卷積神經網路的輸出值計算

阿新 • • 發佈：2019-01-15

卷積神經網路的輸出計算

假設有一個 $7 \times 7 \times 3$ 的輸入層(補白padding為1), 使用一個 $3 \times 3 \times 3 \times 2$ 的Filter, 步長(stride)為1進行卷積, 得到一個 $3 \times 3 \times 2$ 的Feature Map. 具體計算操作如下:

cnn

計算公式:

W_{2} = (W_{1} - F + 2 P) / S + 1

H_{2} = (H_{1} - F + 2 P) / S + 1

$W_{1}$ 是卷積前影象的寬度;
$W_{2}$ 是卷積後Feature Map的寬度;
$H_{1}$ 是卷積前影象的高度;
$H_{2}$ 是卷積後Feature Map的高度;
$P$ 是padding數量;

$S$ 是stride步長.

卷積神經網路的引數計算

前言這篇文章會簡單寫一下卷積神經網路上引數的計算方法，然後計算各個常見神經網路的引數。一個是加強對網路結構的瞭解，另一方面對網路引數的量級有一個大概的認識，也可以當作備忘錄，免得想知道的時候還要再算。引數計算方法全連線的引數計算就不說了，比較簡單。首先，

CNN 卷積神經網路-- 殘差計算

前言 CNN cnn每一層會輸出多個feature map, 每個feature map由多個神經元組成，假如某個feature map的shape是m*n, 則該feature map有m*n個神經元卷積層卷積計算設當前層l為卷積

卷積神經網路權值共享是什麼簡單易懂版

要知道權值共享，先要知道這裡面的權值是什麼，要知道權值是什麼，先要知道卷積的具體內涵是什麼首先，卷積是什麼鬼意思？卷積的過程可以看成是濾波的過程，卷積核也可以叫做濾波器，所以大家把它叫做filter （我自己編的）你肯定知

卷積神經網路的輸出值計算

卷積神經網路的輸出計算假設有一個7×7×37×7×3的輸入層(補白padding為1), 使用一個3×3×3×23×3×3×2的Filter, 步長(stride)為1進行卷積, 得到一個3×3

卷積神經網路之卷積計算、作用與思想

部落格：blog.shinelee.me | 部落格園 | CSDN 卷積運算與相關運算在計算機視覺領域，卷積核、濾波器通常為較小尺寸的矩陣，比如$3\times3$、$5\times5$等，數字影象是相對較大尺寸的2維（多維）矩陣（張量），影象卷積運算與相關運算的關係如下圖所示（圖片來自連結）

【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），

基於卷積神經網路特徵圖的二值影象分割

目標檢測是當前大火的一個研究方向，FasterRCNN、Yolov3等一系列結構也都在多目標檢測的各種應用場景或者競賽中取得了很不錯的成績。但是想象一下，假設我們需要通過影象檢測某個產品上是否存在缺陷，或者通過衛星圖判斷某片海域是否有某公司的船隻

卷積神經網路中感受野的理解和計算

什麼是感受野 “感受野”的概念來源於生物神經科學，比如當我們的“感受器”，比如我們的手受到刺激之後，會將刺激傳輸至中樞神經，但是並不是一個神經元就能夠接受整個面板的刺激，因為面板面積大，一個神經元可想而知肯定接受不完，而且我們同時可以感受到身上面板在不同的地方，如手、腳，的不同的刺激，如

關於LeNet-5卷積神經網路 S2層與C3層連線的引數計算的思考？？？

關於LeNet-5卷積神經網路 S2層與C3層連線的引數計算的思考？？？首先圖1是LeNet-5的整體網路結構圖圖1 LeNet-5結構該神經網路共有7層（不計輸入層），輸入影象大小為32×32。層編號特點：英文字母+數字 &n

詳細解釋CNN卷積神經網路各層的引數和連線個數的計算

積神經網路是一個多層的神經網路，每層由多個二維平面組成，而每個平面由多個獨立神經元組成。圖：卷積神經網路的概念示範：輸入影象通過和三個可訓練的濾波器和可加偏置進行卷積，濾波過程如圖一，卷積後在C1層產生三個特徵對映圖，然後特徵對映圖中每組的四個畫素再進行

卷積神經網路的區域性連線和權值共享

卷積神經網路是一種目前計算機視覺領域廣泛使用的深度學習網路，與傳統的人工神經網路結構不同，它包含有非常特殊的卷積層和降取樣層（有些地方又稱之為池化層），其中卷積層和前一層採用區域性連線和權值共享的方式進行連線，從而大大降低了引數數量。降取樣層可以大幅降低輸入維

卷積神經網路中loss值為nan的問題（已解決）

卷積神經網路中loss值為nan的問題（已經解決了，請看最後的說明）最近一直在學習AI方面的東西。想自己搞一個類似MINST的東東，用搞基神經網路，樣本用自制的樣本……然鵝理想是骨感的，現實是永遠吃不上飯的。經過與各種錯誤輪戰後，出現了更大的錯誤：loss

詳細解釋CNN卷積神經網路各層的引數和連結個數的計算

卷積神經網路是一個多層的神經網路，每層由多個二維平面組成，而每個平面由多個獨立神經元組成。圖：卷積神經網路的概念示範：輸入影象通過和三個可訓練的濾波器和可加偏置進行卷積，濾波過程如圖

深度學習：卷積神經網路物體檢測之感受野大小計算

1 感受野的概念　　在卷積神經網路中，感受野的定義是卷積神經網路每一層輸出的特徵圖（feature map）上的畫素點在原始影象上對映的區域大小。　　　　RCNN論文中有一段描述，Alexnet網路pool5輸出的特徵圖上的畫

快速理解卷積神經網路的輸入輸出尺寸問題

一般一個神經網路的一層包括一個卷積和一個池化，這裡主要講述對輸入和輸出的尺寸的理解：一、卷積首先input輸入矩陣，weight權值矩陣（濾波器）如下圖429是由weight與input對應位置相乘再相加得到。然後是步長stride和邊界padding像我們在上面看到的一樣，

CNN 卷積神經網路--kernel、偏置值導數

卷積層偏置值導數 ∂E∂blj=∂E∂zlj∗∂zlj∂blj(1) one thing keep in mind: blj是一個標量，又因為 zlj=∑i∈MjXl−1i∗klij+blj(2) 而zlj每一個元素都是與標量blj相關. 因此

卷積神經網路（三）：權值初始化方法之Xavier與MSRA

基礎知識首先介紹一下Xavier等初始化方法比直接用高斯分佈進行初始化W的優勢所在：一般的神經網路在前向傳播時神經元輸出值的方差會不斷增大,而使用Xavier等方法理論上可以保證每層神經元輸入輸出方差一致。這裡先介紹一個方差相乘的公式，以便理解Xav

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 = （

卷積神經網路的權值引數個數的量化分析

考慮 103×103 的輸入影象：全連線，隱層神經元的數目為 106 時，則每一個輸入畫素與每一個隱層神經元之間都是待學習的引數，數目為 106×106=1012 卷積，卷積核的大小為 10×10 時，步長為 10，103×10310×10×(10

卷積神經網路輸入輸出之間維數變換關係

名言：好記性不如爛筆頭！input convolution kerneln*n*c f*f*c （numbers->nc'）輸出

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