2. 5层卷积神经网络的误反向传播过程 由上篇文章可知,5层神经网络的最后一层是全连接层,该层又可以分为Affine层与Softmax层,因此5层网络又可以细分为6层网络,再加上衡量输出信号是否符合期待的交叉熵误差函数,一共7层。从起始段到末端依次是:卷积层C1-->池化层S2-->卷积层C3-->池化层S4-->Affine层-->S...
2. 卷积的参数共享: 卷积的操作共享表示的是,对于一个特征图的卷积,只使用一个卷积核进行卷积,因此降低了参数的数量 3. 卷积后的维度计算, 卷积后的维度,第一个维度:参与卷积样本的数目N, 第二个参数F,表示卷积核的个数, 第三个参数: H_new = int(H-HH + 2*pad) / stride + 1, 第四个参数:W_n...
对于卷积神经网络,硕士博士不需要弄明白原理,只需要应用 对于卷积神经网络,硕士博士不需要弄明白原理,只需要应用,是这样吗?知识必有深浅,最底层的必须学会。你说你懂卷积层,ok那以下内容你清楚吗图像处理领域经典卷积核以及其作用;卷积层的反向传播推导;卷积层的快速实现;#卷积神经网络 #神经网络 #CNN #深度学习 #...
flip(map, flipmap,-1);//卷积核先顺时针旋转180度Mat res = correlation(flipmap, inputData, type);//然后再进行卷积returnres; }voidcov2pool_bp(CovLayer C,intcov_type, PoolLayer &S){for(inti =0; i < S.outChannels; i++)//S2有6通道{for(intj =0; j < S.inChannels; j++)//C3...