import torch
in_channels,out_channels=5,
10 #in 決定卷積核的channel；out 決定卷積核的個數
width,hight=
100,
100kernel_size=
3 #卷積核的邊長 卷積核一般為奇數邊長正方形
batch_size=
1input=torch.
randn
(batch_size, #random normal
in_channels,
hight,
width) #torch中輸入必須含有批量 即輸入資料為4維張量
(b*c*h*w)
conv_layer=torch.nn.
conv2d
(in_channels, #定義卷積層
out_channels,
kernel_size=kernel_size) #定義卷積層的四個值（四維張量）
output=
conv_layer
(input)
print
(input.shape)
print
(output.shape)
print
(conv_layer.weight.shape)
卷積神經網路 卷積層
1 2 該部落格主要是對網上知識點的學習和整理，方便日後複習。侵刪。卷積神經網路 cnn 一般由輸入層 卷積層 啟用函式 池化層 全連線層組成，即input 輸入層 conv 卷積層 relu 啟用函式 pool 池化層 fc 全連線層 當我們給定乙個 x 的圖案，計算機怎麼識別這個圖案就是 x 呢...
卷積神經網路 卷積神經網路啟用層
在生物意義上的神經元中，只有前面的樹突傳遞的訊號的加權和值大於某乙個特定的閾值的時候，後面的神經元才會被啟用。簡單的說啟用函式的意義在於判定每個神經元的輸出 放在人臉識別卷積神經網路中來思考，卷積層的啟用函式的意義在於這一塊區域的特徵強度如果沒有達到一定的標準，就輸出0，表明這種特徵提取方式 卷積核...
卷積神經網路詳解 卷積層邏輯篇
本系列文章為深度學習筆記，方便自己回看。對於影象識別來說，卷積神經網路的效果要好於全連線神經網路。我在首次接觸卷積時，隱約記得在大一高數課程中曾經提及，但具體已經無法名狀。何謂卷積，知乎的這個回答，如何通俗易懂地解釋卷積 解釋得很詳細，摘出部分如下，以方便閱讀。從數學上看，卷積是一種運算。我們稱 f...