卷积神经网络中的卷积反卷积及池化计算公式、特征图通道数(维度)变化、卷积核大小与深度等概念解释,程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
(3*3*3+1)*10=280个参数。为什么要在3*3*3后面+1? 因为每做一次cnn,我们还有一个偏置项,然后再进行relu,或者tanh。这个偏置项b,也要考虑到我们的参数计算当中。 同时,还有一个是用来计算(avg)max-pooling的一个公式,如下: nh表示原始图像的高度,nw表示原始图像的宽度,s表示stride,f表示要想得到pool laye...
(3*3*3+1)*10=280个参数。为什么要在3*3*3后面+1? 因为每做一次cnn,我们还有一个偏置项,然后再进行relu,或者tanh。这个偏置项b,也要考虑到我们的参数计算当中。 同时,还有一个是用来计算(avg)max-pooling的一个公式,如下: nh表示原始图像的高度,nw表示原始图像的宽度,s表示stride,f表示要想得到pool laye...