卷积神经网络每一层的公式

2、 这个过程在固定范围（i=1...M-U+1, j=1...N-V+1）内进行，通过调整参数，我们可以从同一个卷积核中提取出丰富多样的特征图。 在神经网络中，卷积的真正主角是加权求和和平移，而非罕见的翻转操作。

4、 其中N >=0,通常N<=3,M>=0,K>=0,通常K<3。 例如，下面是一些常见的网络结构规律：输入层（包含图像的）应该能被2整除很多次。 常用数字包括32（比如CIFAR-10），64，96（比如STL-10）或224（比如ImageNet卷积神经网络），384和512。 最常用的设置是用用2x2感受野，步长为1。

1、 1、换句话说，最常见的卷积神经网络结构如下：INPUT-[[CONV-RELU]*N-POOL？]*M-[FC-RELU]*K-FC其中*指的是重复次数，POOL？指的是一个可选的汇聚层。 2、目前的卷积神经网络一般是由卷积层、汇聚层和全连接层交叉堆叠而成的前馈神经网络，使用反向传播算法进行训练。