卷积神经网络-卷积层 Myth丶恋晨 2023-03-14 10:44 45阅读 0赞 卷积层的一些性质: ( 1 )输入数据体的尺寸是 W1 \* H1 \* D1。 ( 2 ) 4 个超参数:滤波器数K, 滤波器 空间 尺寸F, 滑动步长S, 零填充的数 *P。* ( 3 )输出数据体的尺寸为W2 \* H2 \* D2, 其中 W2 = (W1-F+2P)/S +1 ,H2 = (H1-F+2P)/S +1,D2 = K*。* ( 4 )由于参数共享,每个滤波器包含的权重数目为 F \* F \* D1,卷积层一共有 *F * \* *F * \* *D1 * \* K 个权重和 K 个偏置。 ( 5 )在输出体数据中,第 个深度切片( 间尺寸是 X 用第 个滤波器 和输入数据进行有效卷积运 的结果,再加上第 个偏置。 常见的卷积核:3\*3,5\*5,7\*7
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