CNN卷積神經網絡的卷積層、池化層的輸出維度計算公式
卷積層Conv的輸入：高為h、寬為w，卷積核的長寬均為kernel，填充為pad,步長為Stride（長寬可不同，分別計算即可），則卷積層的輸出維度為： 其中上開下閉開中括號表示向下取整。 MaxPooling層的過濾器長寬設為kernel*kernel，則池化層的輸出維度也適用於上述 ...
原文：CNN輸出維度的計算
在 CNN 的一層中的 patch 中共享權重w，無論貓在圖片的哪個位置都可以找到。 當我們試圖識別一個貓的圖片的時候，我們並不在意貓出現在哪個位置。無論是左上角，右下角，它在你眼里都是一只貓。我們希望 CNNs 能夠無差別的識別，這如何做到呢 如我們之前所見，一個給定的 patch 的分類，是由 patch 對應的權重和偏置項決定的。 如果我們想讓左上角的貓與右下角的貓以同樣的方式被識別，他們 ...
2018-07-04 17:31 0 1045 推薦指數：
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