卷積神經網絡CNN
卷積神經網絡組成: INPUT -CONV -ReLU -POOL -FC
卷積操作:
- 輸入大小為：W1 x H1 x D1
- 指定的超參數：filter個數（K），filter大小（F），步長（S），邊界填充（P）
輸出：
- W2 = (W1 - F + 2P)/S + 1
- H2 = (H1 - F + 2P)/S + 1
- D2 = K
Input: rows * rows * channels, N filter_rows*filter_rows filters with stride=stride, pade=pad
Output: output_rows = (rows+2*pad-filter_rows)/stride + 1
MAX POOLING更常用，AVE POOLING用得少了
卷積神經網絡CNN
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