CNN卷积各层的参数和链接个数的计算

最新推荐文章于 2025-07-19 03:50:11 发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/LEE18254290736/article/details/88556076
本文详细解析了卷积神经网络中卷积层(ConvLayer)和池化层(MaxPoolLayer)的输出图像尺寸计算公式。通过具体实例说明了如何根据输入图像尺寸、卷积核尺寸、核数量、步长和填充数计算卷积层输出，以及如何根据输入图像尺寸、池化层尺寸和步长计算池化层输出。

设定不同卷积层，接受图像与输出图像的stride，filters的大小：

卷积层（Conv Layer）的输出张量（图像）的大小

定义如下：

O=输出图像的尺寸。

I=输入图像的尺寸。

K=卷积层的核尺寸

N=核数量

S=移动步长

P =填充数

输出图像尺寸的计算公式如下：

 

输出图像的通道数等于核数量N。

示例：AlexNet中输入图像的尺寸为227*227*3.第一个卷积层有96个尺寸为11*11*3的核。步长为4，填充为0.

输出的图像为55*55*96（每个核对应1个通道）。

 

池化层（MaxPool Layer）的输出张量（图像）的大小

定义如下：

O=输出图像的尺寸。
I=输入图像的尺寸。
S=移动步长
PS=池化层尺寸

输出图像尺寸的计算公式如下：

不同于卷积层，池化层的输出通道数不改变。

详细解释CNN卷积神经网络各层的参数和链接个数的计算
qq_24946843的博客
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