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28x28x6。
下圖中，第二層到第三層，其中每個卷積核大小為5x5x6，這裡的6就是28x28x6中的6，兩者需要相同，即每個卷積核的「層數」需要與輸入的「層數」一致。有幾個卷積核，就輸出幾個feature map，下圖中，與第二層作卷積的卷積核有10個，故輸出的第三層有10個通道。
舉例2：
nxn大小的輸入（暫時不考慮通道數），與fxf大小的卷積核（暫時不考慮個數）做卷積，那麼輸出大小為多大？計算公式為：(n - f) / stride + 1，其中stride為做卷積是相鄰卷積核的距離。
舉例3：
當輸入為7x7大小，卷積核為3x3，stride=1，在7x7周圍補上一圈0（pad=1個畫素），那麼輸出大小為多大？
是7x7。
舉例3：
輸入為32x32x3，卷積核大小為5x5，總共有10個卷積核，做卷積的時候stride=1，pad=2，那麼這一層總共含有多少引數？
每個卷積核含有的引數個數為：5*5*3 + 1 = 76，其中1是偏置bias，由於有10個卷積核，故總引數為76*10=760。
總結：
其中，卷積核的數量k一般是2的整數次冪，這是因為計算方便（計算機計算2^n比較快）
關於池化層的引數計算：
參考：史丹福大學cs231n課程ppt
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，其中每個卷積核大小為5x5x6，這裡的6就是28x28x6中的6，兩者需要相同，即每個卷積核的「層數」需要與輸入的「層數」一致。有幾個卷積核，就輸出幾個feature map，下圖中，與第二層作卷積的卷積核有10個，故輸出的第三層有10個通道。
舉例2：
nxn大小的輸入（暫時不考慮通道數），與fxf大小的卷積核（暫時不考慮個數）做卷積，那麼輸出大小為多大？計算公式為：(n - f) / stride + 1，其中stride為做卷積是相鄰卷積核的距離。
舉例3：
當輸入為7x7大小，卷積核為3x3，stride=1，在7x7周圍補上一圈0（pad=1個畫素），那麼輸出大小為多大？
是7x7。
舉例3：
輸入為32x32x3，卷積核大小為5x5，總共有10個卷積核，做卷積的時候stride=1，pad=2，那麼這一層總共含有多少引數？
每個卷積核含有的引數個數為：5*5*3 + 1 = 76，其中1是偏置bias，由於有10個卷積核，故總引數為76*10=760。
總結：
其中，卷積核的數量k一般是2的整數次冪，這是因為計算方便（計算機計算2^n比較快）
關於池化層的引數計算：
參考：史丹福大學cs231n課程ppt
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...
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