卷积池化后大小计算公式？
首先我们应该知道卷积或者池化后大小的计算公式： out_height=（(input_height - filter_height + padding_top+padding_bottom)/stride_height ）+1 out_width=（(input_width - filter_width + padding_left+padding_right)/stride_width ）+1
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如果输入到神经网络卷积层的是128x128x3大小的图像，并对其应用40个5x5大小的滤波器，那么输出大小会是多少？
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我找不到正确的公式来计算CNN中一个卷积层中的MAC数量。我从Quora尝试了这个公式 式中：输入特征映射的HW大小；KL滤波器大小S跨距C通道输入M输出特征映射N输入特征映射数 我举了一个例子：1个输入图像5x5x1 1个过滤器3x3x1然后我做了一个天真的计算，我得到了81个MAC。但当我使用上述公式时，ai得到了9。 我想有些事情我不明白。 提前感谢
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我一直在从头开始创建卷积神经网络，对于如何对待隐藏卷积层的内核大小有点困惑。例如，假设我有一个图像作为并将其通过以下层。 卷积层，kernel_size=（5,5）并具有32个输出通道 吞吐量的新维度=(32,28,28) null 由于最初的输入是二维图像，我不知道如何对隐藏层进行卷积，因为现在的输入是三维的。
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本文向大家介绍CNN中卷积和池化的作用？相关面试题，主要包含被问及CNN中卷积和池化的作用？时的应答技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 卷积有一个重要概念是卷积核，用法是对上一层feature map进行逐块扫描进行卷积计算得到新的feature map，用于获得新的feature map，每个卷积核代表了一种特征，即从前一层提取新的特征，并且减少了参数 池化是为了防止图像特征提取中像素偏移对结果
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我试图学习卷积神经网络，但我很难理解在合并步骤后神经网络会发生什么。 所以从左边开始，我们有代表我们图片的28x28矩阵。我们对其应用三个5x5过滤器以获得三个24x24特征图。然后我们对每个2x2正方形特征图应用最大池化以获得三个12x12池化层。我了解到这一步的一切。 但现在发生了什么？我正在读的文件说： “网络中的最后一层连接是一个完全连接的层。也就是说，这一层将最大池化层的每个神经元连接到
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本文向大家介绍卷积层和池化层有什么区别相关面试题，主要包含被问及卷积层和池化层有什么区别时的应答技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 参考回答： 卷积层 池化层 功能 提取特征 压缩特征图，提取主要特征 操作 可惜是二维的，对于三维数据比如RGB图像（3通道），卷积核的深度必须同输入的通道数，输出的通道数等于卷积核的个数。卷积操作会改变输入特征图的通道数。 池化只是在二维数据上操作的，因此不改变