卷積神經網路中的引數計算

2021-09-11 02:37:39 字數 1549 閱讀 4613

舉例1:

比如輸入是乙個32x32x3的影象,3表示rgb三通道,每個filter/kernel是5x5x3,乙個卷積核產生乙個feature map,下圖中,有6個5x5x3的卷積核,故輸出6個feature map(activation map),大小即為28x28x6。

下圖中,第二層到第三層,其中每個卷積核大小為5x5x6,這裡的6就是28x28x6中的6,兩者需要相同,即每個卷積核的「層數」需要與輸入的「層數」一致(注:「層數」,即通道數),有幾個卷積核,就輸出幾個feature map,下圖中,與第二層作卷積的卷積核有10個,故輸出的第三層有10個通道。

舉例2:

nxn大小的輸入(暫時不考慮通道數),與fxf大小的卷積核(暫時不考慮個數)做卷積,那麼輸出大小為多大?計算公式為:(n - f) / stride + 1,其中stride為做卷積是相鄰卷積核的距離。

舉例3:

當輸入為7x7大小,卷積核為3x3,stride=1,在7x7周圍補上一圈0(pad=1個畫素),那麼輸出大小為多大?

是7x7。

(打上一層padding後變成了9*9,再用舉例2的公式【(n - f) / stride + 1】即可得出是7,故大小為7*7)

舉例4:

輸入為32x32x3,卷積核大小為5x5,總共有10個卷積核,做卷積的時候stride=1,pad=2,那麼這一層總共含有多少引數?

每個卷積核含有的引數個數為:5*5*3 + 1 = 76,其中1是偏置bias,由於有10個卷積核,故總引數為76*10=760。

總結:

其中,卷積核的數量k一般是2的整數次冪,這是因為計算方便(計算機計算2^n比較快)

關於池化層的引數計算:

參考:史丹福大學cs231n課程ppt

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