深度學習中的一些基本概念--幫助自己更好的理解和更改網絡

1 卷積層的尺寸計算 feature map有四個維度，分別是N×H×W×C,而卷積核的輸入通道數由feature map的C決定，輸出通道數有它本身決定 輸出矩陣的feature map F o u t F_{out} Fout​的 H o u t 和 W o u t H_{out}和W_{out} Hout​和Wout​由卷積核大小決定，計算如下： 2感受野的計算 舉一個例子，原始圖像爲 5

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