卷积神经网络中的卷积核,卷积神经网络大小计算

最新推荐文章于 2025-04-12 16:01:46 发布
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文章标签： cnn 深度学习 神经网络
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本文探讨了卷积神经网络的卷积核个数问题，解释了（7×7 con，64，/2）参数的含义，并介绍了如何计算输出特征图的大小。此外，还提到了用Python的Keras框架构建CNN的基本步骤，以及1*1卷积在CNN中的作用。针对CNN预测输出总是0的问题进行了讨论。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

关于卷积神经网络的卷积核个数问题

在从14变成16的时候，不是一一对应的关系。16个featuremap中的每一个都是由前一层的14个和新的kernel卷积，然后把得到的14个结果变成1个featuremap。

下面的图或许可以帮你理解。（图片来源：网页链接）

谷歌人工智能写作项目：神经网络伪原创

卷积神经网络 用笔框住的那些参数什么意思 下面的（7×7 con，64，/2）

卷积神经网络怎么计算输出特征图的大小

怎样用python构建一个卷积神经网络

用keras框架较为方便首先安装anaconda，然后通过pip安装keras以下转自wphh的博客。

#coding:utf-8'''    GPU run command:        THEANO_FLAGS=mode=FAST_RUN,device=gpu,floatX=float32 python     CPU run command:        python 2016.06.06更新：这份代码是keras开发初期写的，当时keras还没有现在这么流行，文档也还没那么丰富，所以我当时写了一些简单的教程。

现在keras的API也发生了一些的变化，建议及推荐直接上看更加详细的教程。

'''#导入各种用到的模块组件from __future__ import absolute_importfrom __future__ import print_functionfrom keras.pr

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border_mode可以是valid或者full，具体看这里说明：.conv2d#激活函数用tanh#你还可以在(Activation('tanh'))后加上dropout的技巧: (Dropout(0.5))(Convolution2D(4, 5, 5, border_mode='valid',input_shape=(1,28,28))) (Activation('tanh'))#第二个卷积层，8个卷积核，每个卷积核大小3*3。在从14变成16的时候，不是一一对应的关系。...
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卷积神经网络的卷积核大小、卷积层数、每层map个数都是如何确定下来的呢？看到有些答案是刚开始随机初始化卷积核大小，卷积层数和map个数是根据经验来设定的，但这个里面应该是有深层次原因吧，比如下面的手写字卷积神经网络结构图1，最后输出为什么是12个map，即输出12个特征？然后图2又是输出10个特征了？ 在达到相同感受野的情况下，卷积核越小，所需要的参数和计算量越小。 具体来说。卷积核大小必须大于1才有提升感受野的作用，1排除了。而大小为偶数的卷积核即使对称地加padding也不能保证输入feature
卷积神经网络和卷积核详细解释
xioayanran123的博客
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空洞卷积 |!| 转置卷积 |!| 高斯模糊 | \(\frac{1}{16}\begin{bmatrix}1&2&1\\2&4&2\\1&2&1\end{bmatrix}\) | 平滑噪声 || 边缘检测 | \(\begin{bmatrix}-1&0&1\\-1&0&1\\-1&0&1\end{bmatrix}\) | 垂直边缘 || 锐化 | \(\begin{bmatrix}0&-1&0\\-1&5&-1\\0&-1&0\end{bmatrix}\) | 细节增强 |
卷积神经网络中卷积核参数计算和卷积操作理解
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背景知识 卷积神经网络中的卷积操作主要是由：卷积核大小（kearl_size），步长(stride)，填充(padding)等决定，根据输入的特征图的in_channel的个数，尺寸以及卷积核大小，步长与填充的关系可以计算出卷积后输出的特征图的out_channel，大小等。 相关计算 现在假设原图像的输入为in_channelimage_sizeimage_size,卷积操作的卷积核的大...
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weixin_39725403的博客
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深度调参是门手艺，仅回答下第一个问题 -- 卷积神经网络的卷积核大小？答案 -- 是越小越好么?本回答仅给出为何流行的DCNN通常采用小而深的卷积核。请看下面俩页PPT，可以给出一点启发。(出自海德堡大学HCI Prof. Ommer 人工智能lecture)上左图：假设卷积核(又叫filter，neuron)是3*3，第一层卷积核的中心pixel，可以“看到”(receptive field)...
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深度学习：卷积神经网络中的卷积核
Vermont_的博客
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卷积核就是图像处理时，给定输入图像，输入图像中一个小区域中像素加权平均后成为输出图像中的每个对应像素，其中权值由一个函数定义，这个函数称为卷积核。又称滤波器。 同样提取某个特征，经过不同卷积核卷积后效果也不一样（这是个重点，为什么说重点，因为CNN里面卷积核的大小就是有讲究的）。 比如说： 可以发现同样是锐化，下图5x5的卷积核要比上图3x3的卷积核效果细腻不少。 说了这么多，我只想说明， （1）原始图像通过与卷积核的数学运算，可以提取出图像的某些指定特征（features)。 （2）不
卷积神经网络卷积核参数,卷积神经网络卷积计算
m0_54846070的博客
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卷积神经网络有以下几种应用可供研究：1、基于卷积网络的形状识别物体的形状是人的视觉系统分析和识别物体的基础，几何形状是物体的本质特征的表现，并具有平移、缩放和旋转不变等特点，所以在模式识别领域，对于形状的分析和识别具有十分重要的意义，而二维图像作为三维图像的特例以及组成部分，因此二维图像的识别是三维图像识别的基础。卷积网络中的卷积核参数是通过网络训练出来的；然而，这些特征的提取太过依赖人的经验和主观意识，提取到的特征的不同对分类性能影响很大，甚至提取的特征的顺序也会影响最后的分类性能。
如何计算卷积层的参数个数
david0611的博客
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一般文献中卷积过程多是对一个通道的图像进行卷积， 但实际中图篇是多通道的，卷积核个数也大于1。比如10个卷积核，得到10个feature map， 那么输入图像为RGB三个通道呢，输出就为 30个feature map 吗， 答案肯定不是的。 输出的个数依然是 卷积核的个数，仍然是10个featuremap， 每一层输出feature map 个数 就是该层卷积核的个数。 实际上，卷积操作通过卷...
[CNN] 卷积神经网络中feature map和卷积核个数的概念解释
qq_36231549的博客
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feature map（下图红线标出） 即：该层卷积核的个数，有多少个卷积核，经过卷积就会产生多少个feature map，也就是下图中 `豆腐皮儿`的层数、同时也是下图`豆腐块`的深度（宽度）！！这个宽度可以手动指定，一般网络越深的地方这个值越大，因为随着网络的加深，feature map的长宽尺寸缩小，本卷积层的每个map提取的特征越具有代表性（精华部分），所以后一层卷积层需要增加featur...
CNN卷积各层的参数和链接个数的计算
博客
03-14 1551
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...
CNN卷积神经网络中卷积核带来的参数数量的计算
qq_34403236的博客
09-27 6554
设： ·输入数据为 10103（长 * 宽 * 深度） ·卷积核尺寸为 333 ·输出的特征图深度为5（即卷积核的个数） 那么这一个卷积层涉及的参数数目有： 333*5+5=140个参数（即每个卷积核的参数乘以数目加上bias） ...
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