CNN卷积神经网络中卷积核带来的参数数量的计算

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本文详细解析了在深度学习中，卷积层的参数数量如何计算。以输入数据大小为10103，卷积核尺寸为333，特征图深度为5为例，阐述了参数计算公式，包括卷积核参数与偏置项。

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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）

卷积神经网络中的参数数目计算
XH生信和机器学习空间
12-01 655
卷积神经网络中卷积层的参数设置与卷积核的大小还有数目有关。具体数目为：卷积核size×卷积核size×均积核的channel数目×卷积核的数目×bias(卷积核数目)； 全连接层的参数数目为：imput的matrix特征数目*全连接层Dense数值 import tensorflow as tf from tensorflow.keras import layers, optimizers, da...
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
10-10 848
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。
CNN卷积参数量计算
benben044的专栏
12-06 1485
参考：轻量级网络-Mobilenet系列(v1,v2,v3) - 知乎盘点下每种类型的层计算可学习参数的数量Input layer：输入层所做的只是读取输入图像，因此这里没有可以学习的参数。Convolutional layers：一个卷积层，其输入为l个特征图，输出为k个特征图，过滤器尺寸为n*m。如下举例：输入有l=32个特征图作为输入，k=64个特征图作为输出，滤波器大小为n=3，m=3，它是一个3*3*32的过滤器，因为我们的输入有32个维度。我们学习64个不同的3*3*32过滤器。
如何在 PyTorch 中自定义卷积核参数（亲测，已解决）
最新发布
Vertira的博客
06-09 594
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CNN卷积相关计算
zhj_fly的博客
09-11 1879
以AlexNet为例 一、卷积/池化尺寸计算 计算公式： n’ = (n - k + 2p) / s + 1 其中n是输入feature map大小，k是卷积核大小，p是padding大小，s是步长 eg：输入feature map：227*227*3，卷积核11*11*3，步长4，数量96 (224 - 11) / 4 + 1 = 55 所以卷积后的feature m...
CNN中的计算
xgyyxs的博客
10-10 1242
CNN的几个特点 局部感知 参数共享 池化 池化类型 卷积类型 单核单通道卷积 多核单通道卷积 多个卷积核，每个卷积核得到一副特征图像 多核多通道卷积 使用多个卷积核的原因 不同卷积核对应不同特征的响应程度。 如垂直边缘响应、水平边缘响应、倾斜边缘响应、中心斑块响应。 感受野 参考:https://blog.youkuaiyun.com/TeFuirnever/article/details/100...
CNN卷积核
fangchao3652
07-01 4170
接着呢，我们需要处理我们的xs，把xs的形状变成[-1,28,28,1]，-1代表先不考虑输入的图片例子多少这个维度，后面的1是channel的数量，因为我们输入的图片是黑白的，因此channel是1，例如如果是RGB图像，那么channel就是3。 x_image=tf.reshape(xs,[-1,28,28,1]) 接着我们定义第一层卷积,先定义本层的Weight,本层我们的卷积核patc
keras搭建卷积神经网络构建模型参数个数计算方式
qq_42544924的博客
02-02 2987
keras搭建卷积神经网络构建模型参数个数计算方式 计算过程 （1）用一十二个333的卷积核对三通道图像1501503进行卷积。每一个卷积核有一个偏置。则此层参数个数为(333+1)12=336。 （2）经过上面的操作，生成了一十二幅尺寸为1501501的图像。则用五个3312的卷积核对单通道图像1501501进行卷积。每个卷积核有一个偏置。此层参数的个数为(3312+1)5=545。（3）卷积...
cuda-convnet 卷积神经网络 一般性结构卷积核个数 和 输入输出的关系以及输入输出的个数的说明:
u012389932的专栏
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卷积神经网络 一般性结构卷积核个数和 输入输出的关系以及输入输出的个数的说明: 以cifar-10为例: [cpp] view plain copy  print? Initialized data layer 'data', producing3072 outputs   Initialized data layer 'labels', 
卷积神经网络卷积核参数,卷积神经网络参数更新
神经网络爱好者
10-07 1279
我们知道，对于每个数据实例，当梯度很小时，这意味着不用担心数据是经过良好训练的，而当梯度很大时，应该重新训练。批处理样本数量，标准的BP是单样本学习的方法，例如图片识别，第一个图是猫，然后输入图像，网络学习一次（变量更新一次），学习到图片的特征，然后再输入第二个图片狗，在前面的基础上再学习。在这篇优秀的论文中(arxiv/1505.01866)，你可以学习所有关于DART梯度提升的东西，这是一种使用dropout(神经网络中的标准)的方法，来改进模型正则化和处理一些其他不太明显的问题。
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03-22 3393
链接来源：https://www.sohu.com/a/241208957_787107 卷积神经网络的卷积核大小、个数，卷积层数如何确定呢？ 2018-07-14 18:41 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.
卷积神经网络（4）卷积核参数分析
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03-19 8000
先讲个例题吧: 一张26*26*3的图,卷积核size为3*3,数目为10,stride为2.一次卷积后,下一层feature map为?运算量为?参数量为? 记住公式 (N-F+2P)/S+1 故 p=0时,Wout=Hout=12.5 不能为小数,取12 故为12*12*10 (因为卷积核数目为10) p=1时,Wout=Hout=13.5 为13*13*1...
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qq_25473787的博客
08-29 4762
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...
卷积神经网络学习路线（二）| 卷积层有哪些参数及常用卷积核类型盘点？
I good vegetable a!
12-09 2721
前言 上一篇推文介绍了卷积神经网络的组成层以及卷积层是如何在图像中起作用的，推文地址为：https://mp.weixin.qq.com/s/MxYjW02rWfRKPMwez02wFA 。今天我们就继续讲讲卷积核的基本参数以及卷积核有哪些基本类型。 卷积核的基本参数 卷积神经网络的核心操作就是卷积层，我们这里以caffe框架为例子来介绍一下卷积核都有哪些基本的参数。下面先上一段代码，是caffe...
卷积神经网络卷积核选择,卷积神经网络大小计算
shirley67269的博客
08-12 1529
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。...
[CNN] 卷积神经网络中feature map和卷积核个数的概念解释
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qq_36231549的博客
06-05 2万+
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...
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1*1卷积的主要作用有以下几点：1、降维（dimensionreductionality）。比如，一张500*500且厚度depth为100的图片在20个filter上做1*1的卷积，那么结果的大小为500*500*20。2、加入非线性。卷积层之后经过激励层，1*1的卷积在前一层的学习表示上添加了非线性激励（non-linearactivation），提升网络的表达能力；
卷积神经网络中卷积核的参数为什么是四个
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dujuancao11的博客
03-26 3224
一、典型的CNN网络 1、开山之作：LeNet-5 1998 LeNet-5 是一个非常成功的神经网络模型。 基于 LeNet-5 的手写数字识别系统在 90 年代被美国很多银行使用，用来识别支票上面的手写数字。 LeNet-5 共有 7 层。 （不怎么会计算） 输入层：输入图像大小为 32 × 32 = 1024。 C1 层：这一层是卷积层。滤波器的大小是 5×5 = ...
深入解析CNN卷积神经网络Python实现
文件'CNN卷积神经网络模型.py'中定义了一个CNN模型类，通过继承Keras框架中的Model类，我们可以构建出一个适合图像处理的深度学习模型。 模型初始化时定义了多个卷积层和池化层，通过不同的层数和滤波器数量来提取...
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