卷積引數 :(引數,filter多少,卷積核大小) 32*32*3 5*5*3卷積後,得到 28*28*1 計算公式 32-5+1,若使用6個filter 那麼就是得到28*28*6個輸出 即:加上bias後,5*5*3*6+6 456個引數
卷積後的大小計算:關鍵引數(步長,卷積核大小) (n-f)/stride + 1 , 在卷積核大於1時,不整除,需要加padding[padding方法有:padding可以用「same」和「valid」兩種方式]
由於步長為2，當向右滑動兩步之後「valid」發現餘下的視窗不到2x2所以就把第三列直接去了，而「same」並不會把多出的一列丟棄，但是只有一列了不夠2x2怎麼辦？填充！
卷積神經網路中的引數計算
舉例1 比如輸入是乙個32x32x3的影象，3表示rgb三通道，每個filter kernel是5x5x3，乙個卷積核產生乙個feature map，下圖中，有6個5x5x3的卷積核，故輸出6個feature map activation map 大小即為28x28x6。下圖中，第二層到第三層，其中...
卷積神經網路中的引數計算
從keras中執行卷積神經網路我們呼叫model.summary 會發現所定義卷積神經網路的引數情況。我們寫這樣乙個卷積網路 from keras import models from keras import layers model models.sequential model.add lay...
卷積神經網路中引數的計算
卷積神經網路中的引數計算 from 舉例1 比如輸入是乙個32x32x3的影象，3表示rgb三通道，每個filter kernel是5x5x3，乙個卷積核產生乙個feature map，下圖中，有6個5x5x3的卷積核，故輸出6個feature map activation map 大小即為28x2...