卷積層輸出大小計算
1 公式 假設 輸入圖片(input)大小為I*I,卷積核(Filter)大小為 K*K，步長(stride)為S，填充(Padding)的像素數為P，那卷積層輸出(output)的特征圖大小為多少呢？ 公式為：O=(I-K+2P)/S+1 2）例子： 我們采用的卷積核大小為K ...
原文：卷積層設置及輸出大小計算
參考自：https: blog.csdn.net sinat article details .卷積神經網絡的結構 卷積神經網絡 CNN 由輸入層 卷積層 激活函數 池化層 全連接層組成， 即INPUT 輸入層 CONV 卷積層 RELU 激活函數 POOL 池化層 FC 全連接層 .卷積神經網絡的計算 計算公式為： N W F P S 其中： N：輸出大小 W：輸入大小 F：卷積核大小 P：填充 ...
2020-07-31 16:13 0 3800 推薦指數：
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