神经网络中的卷积计算图示

3、 我们在卷积神经网络中使用奇数高宽的核,比如3×3,5×5的卷积核,对于高度(或宽度)为大小为2k+1的核,令步幅为1,在高(或宽)两侧选择大小为k的填充,便可保持输入与输出尺寸相同。 4.2 步幅(stride) 在互相关运算中,卷积核在输入数组上滑动,每次滑动的行数与列数即是步幅(stride)。

2、 1. 打开Visio软件，选择“网络”类别，选择一个适合的神经网络图模板，此处选择“基本网络图”。 2. 了解Visio的基本功能，开始绘制简单的网络连接图。 3. 首先绘制一个路由器和一个交换机。 4. 接着添加一台PC机，完成基本网络设备的布局。

1、 全连接层与常规神经网络相似，通过矩阵乘法和偏差项实现。 在CNN中，从全连接层到卷积层的转变，是通过调整滤波器尺寸来实现全连接效果，如AlexNet中，用步长控制高效处理大图输入。 实践与应用 整图卷积与滑动子图卷积在效果上无差别，但整图卷积在计算效率上占据优势。