原文鏈接： https://zhuanlan.zhihu.com/p/29119239 卷積層尺寸的計算原理 輸入矩陣格式：四個維度，依次為：樣本數、圖像高度、圖像寬度、圖像通道數 輸出矩陣格式：與輸出矩陣的維度順序和含義相同，但是后三個維度（圖像高度、圖像寬度、圖像通道數 ...

歡迎大家前往騰訊雲+社區，獲取更多騰訊海量技術實踐干貨哦~ 本文由forrestlin發表於雲+社區專欄 導語：轉置卷積層（Transpose Convolution Layer）又稱反卷積層或分數卷積層，在最近提出的卷積神經網絡中越來越常見了，特別是在對抗生成神經網絡（GAN）中 ...

之前一直以為卷積是二維的操作，而到今天才發現卷積其實是在volume上的卷積。比如輸入的數據是channels*height*width（3*10*10），我們定義一個核函數大小為3*3，則輸出是8*8。實際核函數的參數量是3*3*channels，在本例子中就是3*3*3。 舉例： 假設輸入 ...

參考：https://blog.csdn.net/kyang624823/article/details/78633897 卷積層 池化層反向傳播： 1，CNN的前向傳播 a）對於卷積層，卷積核與輸入矩陣對應位置求積再求和，作為輸出矩陣對應位置的值。如果輸入矩陣inputX為M*N大小 ...

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 ...

本文只討論CNN中的卷積層的結構與計算，不討論步長、零填充等概念，代碼使用keras。 一些名詞： 卷積核，別名“過濾器”、“特征提取器”。 特征映射，別名“特征圖”。 至於神經元和卷積核在CNN中的區別，可以看參考7（結合參考6）中Lukas Zbinden 寫的答案 ...

卷積層的非線性部分 一、ReLU定義 ReLU：全稱 Rectified Linear Units)激活函數 定義 def relu(x): 　　return x if x >0 else 0 #Softplus為ReLU的平滑版 二、傳統sigmoid系激活函數 ...

https://www.cnblogs.com/ymjyqsx/p/9451739.html https://blog.csdn.net/m0_37622530/arti ...