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CNN卷積神經網路--反向傳播（2，前向傳播）

阿新 • • 發佈：2019-01-30
　卷積層：卷積層的輸入要麼來源於輸入層，要麼來源於取樣層，如上圖紅色部分。卷積層的每一個map都有一個大小相同的卷積核，Toolbox裡面是5*5的卷積核。下面是一個示例，為了簡單起見，卷積核大小為2*2，上一層的特徵map大小為4*4，用這個卷積在圖片上滾一遍，得到一個一個(4-2+1)*（4-2+1）=3*3的特徵map，卷積核每次移動一步，因此。在Toolbox的實現中，卷積層的一個map與上層的所有map都關聯，如上圖的S2和C3，即C3共有6*12個卷積核，卷積層的每一個特徵map是不同的卷積核在前一層所有map上作卷積並將對應元素累加後加一個偏置，再求sigmod得到的。還有需要注意的是，卷積層的map個數是在網路初始化指定的，而卷積層的map的大小是由卷積核和上一層輸入map的大小決定的，假設上一層的map大小是n*n、卷積核的大小是k*k，則該層的map大小是(n-k+1)*(n-k+1)，比如上圖的24*24的map大小24=（28-5+1）。斯坦福的
深度學習教程更加詳細的介紹了卷積特徵提取的計算過程。                                                                       

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