通過卷積層和池化層後輸出大小怎麼得出
通過卷積層與池化層後,特徵圖的大小怎麼計算
這裡引入cs231n中的課件說明一下:
卷積層:
引數:W:寬 H:高 D:深度 K:卷積核的個數 F:卷積核的大小 S:步長 P:用0填充
W/H=[(輸入大小-卷積核大小+2*P)/步長] +1.
舉個例子
上圖中的 output =[(7-3)+2*1]/1 +1 =7
圖中也提到了padding 的選擇,
- 如卷積核為3時 padding 選擇1
- 如卷積核為5時 padding 選擇2
- 如卷積核為7時 padding 選擇3
池化層
池化層的計算與卷積層一樣
至此。
相關推薦
通過卷積層和池化層後輸出大小怎麼得出
通過卷積層與池化層後,特徵圖的大小怎麼計算 這裡引入cs231n中的課件說明一下: 卷積層: 引數:W:寬 H:高 D:深度 K:卷積核的個數 F:卷積核的大小 S:步長 P:用0填充 W/H=[(輸入大小-卷積核大小+2*P)/步長] +1. 舉個例子 上
【深度學習】基於im2col的展開Python實現卷積層和池化層
一、回顧 上一篇 我們介紹了,卷積神經網的卷積計算和池化計算,計算過程中視窗一直在移動,那麼我們如何準確的取到視窗內的元素,並進行正確的計算呢? 另外,以上我們只考慮的單個輸入資料,如果是批量資料呢? 首先,我們先來看看批量資料,是如何計算的 二、批處理 在神經網路的
【深度學習】卷積神經網路的卷積層和池化層計算
一、簡介 \quad\quad 卷積神經網路(Convolutional neural network, CNN),
卷積層和池化層後輸出大小方法
卷積後圖片輸出大小几個數W:影象寬,H:影象高,D:影象深度(通道數)F:卷積核寬高,N:卷積核(過濾器)個數S:步長,P:用零填充個數卷積後輸出影象大小: Width=(W-F+2P)/S+1
轉:卷積層和池化層後輸出大小方法
卷積後圖片輸出大小几個數 轉自:https://blog.csdn.net/ddy_sweety/article/details/79798117 W:影象寬,H:影象高,D:影象深度(通道數) F:卷積核寬高,N:卷積核(過濾器)個數 S:步長,P:用零填充個數
自己動手實現深度學習框架-6 卷積層和池化層
程式碼倉庫: https://github.com/brandonlyg/cute-dl (轉載請註明出處!) # 目標 上個階段使用MLP模型在在MNIST資料集上實現了92%左右的準確率,達到了tensorflow同等模型的水平。這個階段要讓cut
深度學習基礎--卷積計算和池化計算公式
卷積計算和池化計算公式 卷積 卷積計算中,()表示向下取整。 輸入:n* c0* w0* h0 輸出:n* c1* w1* h1 其中,c1就是引數中的num_output,生成的特徵圖個數。 w1=(w0+2pad-kernel_size)/stride+1;
tensorflow中的卷積和池化層(一)
oat avg 滑動 shape 要求 網絡 vol 加速 ali 在官方tutorial的幫助下,我們已經使用了最簡單的CNN用於Mnist的問題,而其實在這個過程中,主要的問題在於如何設置CNN網絡,這和Caffe等框架的原理是一樣的,但是tf的設置似乎更加簡潔、方便,
利用Tensorflow和matplotlib直觀理解CNN的卷積層與池化層
卷積神經網路,CNN(Convolutional Neural Network),卷積神經網路是一種多層神經網路,擅長處理影象相關的深度學習問題。 與普通神經網路的區別在於,卷積神經網路包含了由卷積層(Convolutional layer)和池化層(Pooling lay
卷積層,池化層等,前向/反向傳播原理講解
簡單 代碼 構建 range expand 使用場景 神經網絡 右下角 body 今天閑來無事,考慮到以前都沒有好好研究過卷積層、池化層等等的前向/反向傳播的原理,所以今天就研究了一下,參考了一篇微信好文,講解如下: 參考鏈接:https://www.zybuluo.co
理解CNN卷積層與池化層計算
CNN網絡 卷積層 池化層 深度學習 OpenCV 概述 深度學習中CNN網絡是核心,對CNN網絡來說卷積層與池化層的計算至關重要,不同的步長、填充方式、卷積核大小、池化層策略等都會對最終輸出模型與參數、計算復雜度產生重要影響,本文將從卷積層與池化層計算這些相關參數出發,演示一下不同步長、
【深度學習筆記】關於卷積層、池化層、全連線層簡單的比較
卷積層 池化層 全連線層 功能 提取特徵 壓縮特徵圖,提取主要特徵 將學到的“分散式特徵表示”對映到樣本標記空間 操作 可看這個的動態圖,可惜是二維的。對於三維資料比如RGB影象(3通道),卷積核的深度必須
卷積層以及池化層的輸出維度
在學習tensorflow時,總是對各種各樣的引數煩的死去活來,尤其是卷積核的長寬高步長什麼的,特別“迷人”。因此本人搜尋了很多的資料,進行了綜合,並加上了自己的理解,供大家學習參考。 一、輸入的四個維度 1)batch_size:說白了,就是圖片的個數。 2)height/weight
利用tensorflow實現神經網路卷積層、池化層、全連線層
第一步:匯入相應的庫import tensorflow as tf import numpy as np12第二步:準備資料(隨機生成一維資料)data_size=25 x_data=np.random.normal(size=data_size) x_input_1d=
Keras深度神經網路模型分層分析【輸入層、卷積層、池化層】
一.輸入層 1.用途 構建深度神經網路輸入層,確定輸入資料的型別和樣式。 2.應用程式碼 input_data = Input(name='the_input', shape=(1600, 200, 1)) 3.原始碼 def Input(shape=None, batch_sh
tf.nn的conv2d卷積與max_pool池化
() 矩陣 ray 產生 des bsp 卷積 sam sans tf.nn.conv2d(value,filter,strides,[...]) 對於圖片來說 value : 形狀通常是np.array()類型的4維數組也稱tensor(張量), (batch
深度學習:卷積,反池化,反捲積,卷積可解釋性,CAM ,G_CAM
憑什麼相信你,我的CNN模型?(篇一:CAM和Grad-CAM):https://www.jianshu.com/p/1d7b5c4ecb93 憑什麼相信你,我的CNN模型?(篇二:萬金油LIME):http://bindog.github.io/blog/2018/02/11/model-ex
對CNN中pooling層(池化層)的理解
自己在學習CNN過程中,查詢網上一些資料,對pooling層有了一些理解,記錄下來,也供大家參考: pooling層(池化層)的輸入一般來源於上一個卷積層,主要有以下幾個作用: 1.保留主要的特徵,同時減少下一層的引數和計算量,防止過擬合 2. 保持某種不變性,包括translation
卷積神經網路池化後的特徵圖大小計算
卷積後的大小 W:矩陣寬,H:矩陣高,F:卷積核寬和高,P:padding(需要填充的0的個數),N:卷積核的個數,S:步長 width:卷積後輸出矩陣的寬,height:卷積後輸出矩陣的高 width = (W - F + 2P)/ S + 1 height = (
cnn系列文章 --池化層和簡單卷積網路示例
出去吃了個飯,突然感覺好沒胃口,好落寞。。。。 哎,繼續吧 一句歌詞繼續中: 《霜雪千年》 苔綠青石板街 斑駁了流水般歲月 小酌三盞兩杯 理不清纏繞的情結 典型的卷積神經網路 convolution (Conv) 卷積