3.3 计算公式 卷积后的参数无非就三个,通道数、高、宽。其中通道数不用计算,就等于卷积核数量。为方便叙述,记: 3.3.1 卷积部分推导 给定相关参数后,设卷积核在水平、垂直方向分别可以有效移动(对有填充情况,超出填充部分则该次移动无效。无填充情况,超出输入数据则移动无效。)m、nm、n次,则有: 3.3.1.1 水平...
https://www.cnblogs.com/touch-skyer/p/9150039.html 分享一些公式计算张量(图像)的尺寸,以及卷积神经网络(CNN)中层参数的计算。 以AlexNet网络为例,以下是该网络的参数结构图。 AlexNet网络的层结构如下: 1.Input: 图像的尺寸是2272273. 2.Conv-1: 第1层卷积层的核大小11*11,96个核。步长(stride)...【...
输出层:当“ n ”是输入的数量并且“ m ”是输出的数量时,该层是全连接层,因此是“ (n + 1)m ”参数。 CNN层最后的困难是第一个全连接层,我们不知道全连接层的维度,因为它是一个卷积层。要计算它,我们必须从输入图像的大小开始计算每个卷积层的大小。 在简单情况下,输出CNN层的大小计算为“ input_size...