原文:PyTorch神經網絡的設計,尺寸數據的計算

卷積后,池化后尺寸計算公式: 圖像尺寸 卷積核尺寸 步長 , 圖像尺寸 池化窗尺寸 步長 上圖中網絡結構: 個卷積層 Convolutions 個池化層 Subsampling 個全連接層 Full connection 上圖中數據的計算: 如何得到 , 的卷積核 默認步長為 ,無pading 遍歷圖像,圖像邊緣處上下左右各丟失 行 列 像素,所以 。 如何得到 ,計算同上, 。 與 是如何得到的 ...

2020-04-23 18:59 0 743 推薦指數:

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如何計算卷積神經網絡中接受野尺寸

由於在word中編輯,可能有公式、visio對象等,所以選擇截圖方式…… 計算接受野的Python代碼: Python代碼來源http://stackoverflow.com/questions/35582521 ...

Thu Sep 22 05:24:00 CST 2016 0 1583
什么是pytorch(3神經網絡)(翻譯)

神經網絡 torch.nn 包可以用來構建神經網絡。 前面介紹了 autograd包, nn 依賴於 autograd 用於定義和求導模型。 nn.Module 包括layers(神經網絡層), 以及forward函數 forward(input),其返回結果 output. 例如我 ...

Tue Oct 16 20:45:00 CST 2018 0 689
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 ...

Wed Mar 20 17:19:00 CST 2019 0 4999
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 ...

Thu Jun 07 20:48:00 CST 2018 2 30417
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 ...

Mon Jun 03 03:32:00 CST 2019 0 1449
神經網絡計算異或

如下 當z=4.6時,函數值約為0.99;當z=-4.6時,函數值約為0.01 計算 ...

Tue Oct 30 00:36:00 CST 2018 0 689
神經網絡參數計算

卷積神經網絡的參數計算 https://blog.csdn.net/qian99/article/details/79008053 前言 這篇文章會簡單寫一下卷積神經網絡上參數的計算 ...

Wed May 29 01:21:00 CST 2019 0 1059
BP神經網絡設計

1、網絡層數   大部分單個隱藏層即可 2、輸入層神經元個數   輸入變量的個數通常都是由問題的外部描述所確定的。例如,如果有4個外部變量作為網絡的輸入,那么網絡就有4個輸入。但是,這是不是意味着輸入層的神經元個數就為4呢?答案是否定的! 因為每個神經元的輸入可以有無數個,所以,通常 ...

Thu May 11 21:21:00 CST 2017 0 1243
 
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