卷积层在神经网络中如何运算?答:了解完单个卷积是如何计算的之后,我们就可以从神经网络的角度来看‘卷积层’的运算过程了。下图展示的是输入三通图像(8*8*3)经一层卷积结构,输出两通特征图(8*8*2)的计算过程: 卷积参数:input_shape=(8,8,3),kernelsize=(3,3),padding=‘same’,stride=1,output_shape=(8,8,2) 在此图中: 在此次...
深度学习之卷积神经网络经典模型答:LeNet-5模型一共有7层,每层包含众多参数,也就是卷积神经网络中的参数。虽然层数只有7层,这在如今庞大的神经网络中可是说是非常少的了,但是包含了卷积层,池化层,全连接层,可谓麻雀虽小五脏俱全了。为了方便,我们把卷积层称为C层,下采样层叫做下采样层。 首先,输入层输入原始图像,原始图像被处理成32×32个像素...