卷積神經網絡中的參數計算
。 下圖中，第二層到第三層，其中每個卷積核大小為5x5x6，這里的6就是28x28x6中的6，兩者需 ...
原文：計算卷積神經網絡中特征圖大小的公式
最近復習了一下卷積神經網絡，好久沒看都搞忘了。 計算特征圖的公式如下： 其中n表示原來圖像的大小，p表示padding的大小，f表示filter的大小，s表示stride，計算完成之后向下取整，就可以了。這里記錄一下這個公式，以免自己搞忘了。同時，還有一個容易搞忘的地方是，在圖像的卷積當中，一組filter的channel數量一定和圖像的channel相同，但是我們可以擁有多組filter，每多一 ...
2021-10-29 10:06 0 837 推薦指數：
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