卷积神经网络的卷积计算

3、 我们在卷积神经网络中使用奇数高宽的核,比如3×3,5×5的卷积核,对于高度(或宽度)为大小为2k+1的核,令步幅为1,在高(或宽)两侧选择大小为k的填充,便可保持输入与输出尺寸相同。 4.2 步幅(stride) 在互相关运算中,卷积核在输入数组上滑动,每次滑动的行数与列数即是步幅(stride)。

4、 卷积神经网络的训练过程与传统神经网络类似,也是参照了反向传播算法 第一阶段,向前传播阶段: a)从样本集中取一个样本(X,Yp),将X输入网络; b)计算相应的实际输出Op 第二阶段,向后传播阶段 a)计算实际输出Op与相应的理想输出Yp的差; b)按极小化误差的方法反向传播调整权矩阵。

1、 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。

2、 卷积的计算公式和步骤如下：一、计算公式 f（t）*g（t）=∫f（τ）g（t-τ）dτ。 二、步骤 1、对函数f（t）和g（t）进行离散化处理，变为离散信号。 对于离散信号，通过采样得知其值域adc和定义域t，无法知道函数原型，也就是说一般是隐函数。 卷积运算分为两部分，fg信号的乘法以及后续积分。