神经网络计算公式

神经网络计算公式

参数说明

名称含义
K_h卷积核的高
K_w卷积核的宽
C_in输入通道数
C_out输出通道数
out_width输出图像的宽度
out_height输出图像的高度
in_width输入图像的宽度
in_height输入图像的高度
Ppadding,为填充大小
Sstride,为步长

一、卷积神经网络

  1. 参数量:
    Params = K_h × K_w × C_in × C_out + C_out
    其中,K_h × K_w × C_in × C_out代表权重数,C_out 代表偏置数

  2. 卷积后输出图像大小
    out_width = (in_width - K_w + 2P)/ S + 1(向下取整)
    out_height = (in_height - K_h + 2P) / S + 1(向下取整)

  3. 池化后输出图像大小
    out_width = (in_width - K_w )/ S + 1(向下取整)
    out_height = (in_height - K_h ) / S + 1(向下取整)

二、全连接神经网络

  1. 参数量:
    Params = C_in × C_out + C_out
    其中 C_in × C_out 代表权重数,C_out代表偏置数
作者:时间中的过客原文地址:https://blog.csdn.net/weixin_36159518/article/details/127882908

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