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CNN網絡各層邊長、參數個數、鏈接數的計算
時間 2020-12-24
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以經典的LeNet-5例子來逐層分析各層的參數及連接個數: C1卷積層:有6個feature map,每個feature map中的每個神經元(每個點)與一個5*5的卷積核相連接;該卷積核大小爲5*5,padding爲0,stride爲1; 1、特徵圖的大小:feature_map = (input_size + padding*2 - 卷積核的邊長 + 步長stride) / 步長
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