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：卷積神經網絡參數計算及卷積層輸出尺寸計算
一 卷積神經網絡參數計算 CNN一個牛逼的地方就在於通過感受野和權值共享減少了神經網絡需要訓練的參數的個數，所謂權值共享就是同一個Feature Map中神經元權值共享，該Feature Map中的所有神經元使用同一個權值。因此參數個數與神經元的個數無關，只與卷積核的大小及Feature Map的個數相關。但是共有多少個連接個數就與神經元的個數相關了，神經元的個數也就是特征圖的大小。 下面以最經典 ...
2019-03-20 09:19 0 4999 推薦指數：
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