卷積神經網絡(CNN)張量(圖像)的尺寸和參數計算(深度學習)
分享一些公式計算張量（圖像）的尺寸，以及卷積神經網絡（CNN）中層參數的計算。 以AlexNet網絡為例，以下是該網絡的參數結構圖。 AlexNet網絡的層結構如下： 1.Input: 圖像的尺寸是227*227*3. 2.Conv-1: 第1層卷積層的核大小 ...
原文：卷積神經網絡(CNN)張量(圖像)的尺寸和參數計算(深度學習)
卷積神經網絡 CNN 張量 圖像 的尺寸和參數計算 深度學習 分享一些公式計算張量 圖像 的尺寸，以及卷積神經網絡 CNN 中層參數的計算。 以AlexNet網絡為例，以下是該網絡的參數結構圖。 AlexNet網絡的層結構如下： .Input:圖像的尺寸是 . .Conv :第 層卷積層的核大小 ， 個核。步長 stride 為 ，邊緣填充 padding 為 。 .MaxPool :池化層 對C ...
2019-06-02 19:32 0 1449 推薦指數：
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