【深度学习】CNN计算
1、CNN特征图计算 卷积：注意是前半部分是下取整！！！ 池化：没有pad 2、CNN参数数量 3、FC Layer参数数量 emmmmmm 4、全连接和卷积的关系 全连接层也可以被视为是一种极端情况的卷积层，其卷积核尺寸就是输入矩阵尺寸，因此输出矩阵的高度和宽度尺寸都是1。 一个卷积核产生一个feature map! !! (要命了-0-) 参考： CNN中卷积层的计算细节 卷积神经网络中的参数
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