
Deep Learning必知必会
文章平均质量分 50
Deep Learning的一些基础知识
yaked19
这个作者很懒,什么都没留下…
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卷积后feature map 尺寸计算:(x - K + 2*P)/S + 1
灰度图1x28x28,进入第一个卷积层(1, 10, kernel_size=5),输入通道1, 输出通道10,卷积核大小5, 默认步长1,padding=0. 输出尺寸 = (28 - 5 + 2 × 0)/1 + 1 = 24。第二个卷积层:卷积核大小5, 输出尺寸 = (12 - 5 + 2 × 0)/1 + 1 = 8,输出通道数20。4)之后进入全连接层,用线性函数将其输出为10类,即“0-9”10个数字。池化层2x2, 尺寸减半变为4,输出通道20。后将其展平,使其维度变为320(20x。原创 2021-07-14 20:26:41 · 202 阅读 · 0 评论 -
TP、FP、TN、FN及精度、召回率、mAP
True Positive,TPFalse Positive,FPTrue Negative,TNFalse Negative,FN原创 2021-03-21 16:25:08 · 1545 阅读 · 0 评论