卷积神经网络相关计算

1，卷积层计算 假设输入图像为二维矩阵X，尺寸为mⅹn，卷积核数量为C，尺寸为cⅹc，经过卷积运算后得到的输出Y尺寸为((m-c)/s+1)×((n-c)/s+1)。（池化层输出尺寸计算同卷积层） 为了直观的展示卷积操作，图2.1表示输入尺寸为5ⅹ5的图像，卷积核尺寸为3ⅹ3，滑动卷积窗口步长为1，偏置为0的卷积过程。 二维图像的卷积运算简单的说就是对应相乘再相加，如图，1x1+2x0+3x1+6

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