卷积神经网络的输出值计算

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#深度学习 #神经网络

本文介绍了如何计算卷积神经网络的输出值，以一个7×7×37的输入层和3×3×3×2的Filter为例，详细阐述了卷积过程，得到3×3×23的Feature Map。涉及参数包括padding、stride，以及计算公式的应用。

卷积神经网络的输出计算

假设有一个 7×7×3 7 × 7 × 3 的输入层(补白padding为1), 使用一个 3×3×3×2 3 × 3 × 3 × 2 的Filter, 步长(stride)为1进行卷积, 得到一个 3×3×2

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卷积神经网络 卷积神经网络 卷积神经网络卷积神经网络.txt卷积神经网络.txt
05-03
### 卷积神经网络(CNN)详尽解析 #### 前言 本文旨在系统地介绍卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN）的基础概念及其内部运作机制。CNN是一种特殊的深度学习模型，主要用于处理具有网格结构的数据，如...
CNN-卷积神经网络
zhaohui blog
03-05 1248
卷积神经网络 笔记整理
卷积神经网络 - 结构化输出篇
绎岚科技的博客
08-06 4123
卷积神经网络（CNN）作为深度学习领域的重要分支，凭借其强大的特征提取与学习能力，在图像和视频处理领域取得了显著成就。其结构化输出的特性，更是为复杂任务的解决提供了有力支持。本文旨在简要概述卷积神经网络的结构化输出机制，探讨其如何通过精细设计的网络架构，实现对输入数据的深度理解和高效处理。
卷积神经网络（CNN）
XLQ的博客
09-12 1706
卷积神经网络（CNN）是一种包含卷积运算的深度学习模型，主要用于图像处理任务。其核心结构包括输入层、卷积层、激活函数层、池化层、归一化层、全连接层和输出层。卷积层通过可学习的卷积核提取特征，激活函数引入非线性，池化层进行下采样，全连接层整合全局特征。CNN通过感受野的概念理解不同层级特征提取的抽象程度，并利用权值共享减少参数。训练过程采用随机梯度下降法，通过前向传播和反向传播优化网络参数。典型应用包括图像分类、目标检测等，其中靠前层提取局部特征，深层提取高级语义特征。
一个简单的卷积神经网络运行结果
小杨的博客
10-02 981
LeNet卷积神经网络
Apikaqiu的博客
02-16 816
本文主要是学习了Dive-into-DL-PyTorch这本书。因此这篇博客的大部分内容来源于此书。框架使用的是pytorch，开发工具是pycharm 参考 动手学深度学习Dive-into-DL-Pytorch 参考链接 https://github.com/ShusenTang/Dive-into-DL-PyTorch https://github.com/zergtant/pytorch-...
卷积神经网络的运算
cjhxydream的博客
09-09 2451
参考内容 1、网易云课堂微专业——深度学习—04第一周：http://mooc.study.163.com/smartSpec/detail/1001319001.htm 2、CNN基础介绍：http://blog.youkuaiyun.com/fengbingchun/article/details/50529500  卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，CNN） 1、基本计算原理 　　 　　动态过程： 　　滤波器（过滤器：filter）的权值是根据你要检...
关于使用MATLAB实现CNN卷积神经网络输出值全部相同的原因以及解决方法
Sn_Mn的博客
07-01 2107
该项目使用的是两个卷积核以及两个池化层，激活函数使用sigmoid函数，项目中包含很多训练方法，我只选择了最传统的方法——梯度下降法，因此我将该方法套入自己的网络，在池化层后面加两层全连接层（项目中只有一层），但是修改后发现每一次迭代后的准确率只有10%左右，查看结果后发现神经网络预测的数值都相等，这非常让人匪夷所思。
计算机视觉卷积神经网络CNN架构设计指南：如何构建高效的视觉模型？
优快云博客专家，系统架构师，有合作、疑惑请私信博主。
04-20 11万+
计算机视觉CNN架构设计指南：如何构建高效的视觉模型？人工智能、大模型、AI、计算机视觉领域，卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）已成为主导性的模型架构。从图像分类到目标检测，从语义分割到图像生成，CNN 展现出了强大的性能。构建一个高效的 CNN 视觉模型，不仅需要对其基本原理有深入理解，还需要掌握一系列架构设计技巧。本文将详细探讨如何构建高效的 CNN 视觉模型，涵盖从基础概念到复杂架构设计的各个方面，并通过丰富的代码示例帮助读者更好地理解和实践。
计算机视觉卷积神经网络（CNN）基础：从LeNet到ResNet
热门推荐
优快云博客专家，系统架构师，有合作、疑惑请私信博主。
04-11 14万+
计算机视觉卷积神经网络（CNN）基础：从LeNet到ResNet，在计算机视觉领域，卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）已然成为推动众多任务发展的核心力量。从早期简单的图像识别，到如今复杂的目标检测、语义分割、图像生成等任务，CNN 都展现出了卓越的性能。CNN 的发展历程见证了一系列经典模型的诞生，其中 LeNet 作为开山之作，为 CNN 的发展奠定了基础，而 ResNet 则通过创新性的设计，突破了传统神经网络的限制，使得网络能够构建得更深、性能更优。
卷积神经网络 训练的结果是什么_射击训练：卷积神经网络识别解剖结构标志位点...
weixin_28716443的博客
02-03 880
本文2100字，阅读大约需要7分钟在医学图像分析中，我们需要识别解剖结构的标志位点，识别出的位点可用于临床分析以及解剖结构分割等用途。深度学习的发展，给这样的方法带来了一些新的可能，已有不少的研究。这种定位标志位点的算法，就像是射击打靶一样，需要尽可能精确的命中靶心的红点。2019年一篇论文介绍了SCN卷积神经网络如何去识别解剖标志位点，这里笔者尝试做一个简要的解读。靶点训练一个识别解剖...
卷积神经网络
m0_61169431的博客
04-15 4308
学习资料： 大白话讲解卷积神经网络工作原理_哔哩哔哩_bilibili CNN（卷积神经网络）入门 - 胖白白 - 博客园 (cnblogs.com) 一文入门卷积神经网络：CNN通俗解析 - 知乎 (zhihu.com) 卷积神经网络用于计算机视觉（人工智能的一个分支，即告诉计算机如何理解图像），如人脸识别，自动驾驶，美图秀秀 卷积神经网络还能处理音频，文本等，只要数据能变成图像格式它都能够处理。 是一种深度学习模型或类似于人工神经网络的多层感知器，常用来分析视觉图像。 产生原因：传
1、卷积神经网络计算过程
weixin_43282288的博客
10-25 2083
A为神经网络，B为卷积神经网络 卷积神经网络的组成 假设现在有一个图像输入，用一个filter进行卷积，提取出来特征图 计算过程如下，3通道的图要用3通道的filter按通道依次对应相乘，然后w0(11)=f11+f12+f13=2而b0=1，所以wx+b=3，out的第一个位子为3 而后stride滑动步长取2,计算同上 依次算完o[:,:,0]的9个方格，o[:,:,1]将w1、b1...
深度学习入门（二十五）卷积神经网络——多输入多输出通道
ElysiumAILab
11-07 2681
课件 多个输入通道 多个输出通道 多个输入和输出通道 1×1卷积层 二维卷积层 总结 教材 1 多输入通道 2 多输出通道 3 1×1卷积层 4 小结
计算卷积神经网络中参数量
Blankit1的博客
06-14 4053
参考 卷积神经网络的参数包含：卷积层的权重和偏置，全连接层的权重和偏置 全连接层参数量 在计算参数量前，先了解卷积计算过程。如下图，给定的图像尺寸是32x32x3（高，宽，深度）。对这张图像进行卷积，需要卷积核与输入图像有相同的深度，即3. 这个卷积核的参数量为5*5*3=75。但这只是权值的参数量，不要忘了偏置。所以，这个卷积核总的参数量是5*5*3 + 1=76. 来看一个实际的例子 一个卷...
卷积神经网络（CNN）算法详解
极光喵的博客
03-07 1万+
注意：本文引用自专业人工智能社区Venus AI 更多AI知识请参考原站 （[www.aideeplearning.cn]） 引言 卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN）是一类包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络（Feedforward Neural Networks, FNN），是深度学习的代表算法之一。 对卷积神经网络的研究始于二十世纪80至90年代，时间延迟网络和LeNet-5是最早出现的卷积神经网络；在二十一世纪后，随着深度学习理论的提出和
卷积神经网络输出的计算公式推导证明
qq_38109282的博客
04-07 1600
NNN：输出大小 WWW：输入大小 FFF：卷积核大小 PPP：填充值大小 SSS：步长大小 可知N=(W+2P−F)/S+1N=(W+2P-F)/S+1N=(W+2P−F)/S+1 以上针对填充paddding在上下或者左右都是相等的情况，待会讨论不相等的情况 推导： 按照卷积核对填充后的卷积区域进行扫描分析，可知 扫描区域大小：W+2PW+2PW+2P 图中第一行卷积核扫描的过程中，暂时不考虑第1次卷积核扫描，现在考虑第2次到第一行扫描结束的扫描区域大小，我称为“剩余扫描区域大小”，剩余扫描区域大小
CNN学习（6）：卷积神经网络CNN动态演示和输出特征图计算公式
共同学习，共同进步。
05-25 3926
卷积神经网络中动态图展示，以及常用卷积运算中的输出特征图大小的规模运算
卷积神经网络卷积计算具体过程?
RF~or的博客
06-04 1万+
对于卷积神经网络中的计算，大部分人所知道的计算如下图所示：卷积核中的各参数与图像矩阵相应位置的数值相乘后再求和。但是实际计算时图像往往是rgb图像，即图像有三个通道，每张输入图像有三个二维矩阵（也说图像的深度为3），而且卷积核的数量也不止一个，所以在实际计算中是每个卷积核分别与矩阵的不同通道计算再加和，还是卷积核与所以通道同时计算，还是有其它的计算规则呢？下面的验证过程就是为了搞懂卷积计算的详细过...
卷积神经网络输入输出计算
最新发布
11-07
卷积神经网络的输出层需要将全连接层得到的一维向量经过计算后得到识别值的一个概率，这个计算可能是线性的，也可能是非线性的。在深度学习中，需要识别的结果一般是多分类的，所以每个位置都会有一个概率值，代表...
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