卷積神經網路中的引數計算

從keras中執行卷積神經網路我們呼叫model.summary()會發現所定義卷積神經網路的引數情況。

我們寫這樣乙個卷積網路：

from keras import models

from keras import layers
model = models.sequential(
)model.add(layers.conv2d(32,
(3,3
), activation=
'relu'
,input_shape=(28
,28,1
)))model.add(layers.maxpool2d((2
,2))
)model.add(layers.conv2d(64,
(3,3
), activation=
'relu'))
model.add(layers.maxpool2d((2
,2))
)model.add(layers.conv2d(64,
(3,3
), activation=
'relu'))
model.add(layers.flatten())
model.add(layers.dense(
64, activation=
'relu'))
model.add(layers.dense(
10, activation=
'softmax'
))

得到這樣的引數結果。

那麼320個引數怎麼來的呢？

320 = (3x3x1)x32+32

其中3x3為濾波器大小，1為前一層的channel值，32為濾波器的個數

18496=(3x3x32)x64+64

剩下的以此類推，

dense_1的引數計算：

36928=576x64+64

卷積神經網路中的引數計算

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...

卷積神經網路中引數的計算

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