卷积神经网络感受野计算
我们平时计算感受野时,只需要直接利用这个公式就行
j 表示跨度大小
r 表示感受野
可以直接根据上图进行计算,正常的输入图 为第0层
所以 j0 = 1 r0=1 ,
然后我们再放到下一层,
j1 = j0 *stride
r1 = r0 +(kernel - 1)*j0
我们平时计算感受野时,只需要直接利用这个公式就行
j 表示跨度大小
r 表示感受野
可以直接根据上图进行计算,正常的输入图 为第0层
所以 j0 = 1 r0=1 ,
然后我们再放到下一层,
j1 = j0 *stride
r1 = r0 +(kernel - 1)*j0
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一、感知器 输入x(x1,x2…)->组合函数c()-> b偏差(权重w1,w1…)->激活函数a
ConvNets卷积神经网络的结构基于一个假设,即输入数据是图像,基于该假设,我们就向结构中添加了一些特有的性质。这些特有属性使得前向传播函数实现起来更高效,并且大幅度降低了网络中参数的数量。
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