卷積層的輸出形狀由輸入形狀、卷積核視窗形狀、填充和步幅決定。
1. 當沒有填充且步幅為1時
假設輸入形狀是nh×nw，卷積核視窗形狀是kh×kw
輸出形狀為：
2.當有填充且步幅為1時
假設輸入形狀是nh×nw，卷積核視窗形狀是kh×kw，在高的兩側一共填充ph行，在寬的兩側一共填充pw列
輸出形狀為：
3.當有填充且步幅不為1時
假設輸入形狀是nh×nw，卷積核視窗形狀是kh×kw，在高的兩側一共填充ph行，在寬的兩側一共填充pw列，當高上步幅為sh，寬上步幅為sw時
輸出形狀為：
特別的，當輸入的高和寬能分別被高和寬上的步幅整除，那麼輸出形狀將是：
卷積神經網路 有趣的卷積神經網路
一 前言 最近一直在研究深度學習，聯想起之前所學，感嘆數學是一門樸素而神奇的科學。f g m1 m2 r 萬有引力描述了宇宙星河運轉的規律，e mc 描述了恆星發光的奧秘，v h d哈勃定律描述了宇宙膨脹的奧秘，自然界的大部分現象和規律都可以用數學函式來描述，也就是可以求得乙個函式。神經網路 簡單又...
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這篇卷積神經網路是前面介紹的多層神經網路的進一步深入，它將深度學習的思想引入到了神經網路當中，通過卷積運算來由淺入深的提取影象的不同層次的特徵，而利用神經網路的訓練過程讓整個網路自動調節卷積核的引數，從而無監督的產生了最適合的分類特徵。這個概括可能有點抽象，我盡量在下面描述細緻一些，但如果要更深入了...
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1.卷積神經網路概覽 來自吳恩達課上一張，通過對應位置相乘求和，我們從左邊矩陣得到了右邊矩陣，邊緣是白色寬條，當畫素大一些時候，邊緣就會變細。觀察卷積核，左邊一列權重高，右邊一列權重低。輸入，左邊的部分明亮，右邊的部分灰暗。這個學到的邊緣是權重大的寬條 都是30 表示是由亮向暗過渡，下面這個圖左邊暗...