卷积神经网络的参数计算

卷积神经网络中的参数计算举例1: 比如输入是一个32x32x3的图像，3表示RGB三通道，每个filter/kernel是5x5x3,一个卷积核产生一个feature map,下图中，有6个5x5x3的卷积核，故输出6个feature map(activation map),大小即为28x28x6。下图中，第二层到第三层，其中每个卷积核大小为5x5x6,这里的6就是28x28x6中的6,两者需一、参数量参数量和特征图的尺寸无关，仅和卷积核的大小，偏置及BN层有关，对于卷积张量kernel=(K, S, C_in, C_out),权重参数量为params = C_out * (K * K * C_in + 1)。

卷积神经网络、物体检测、图像分、等八大计算机觉必备基础！ 【全372集】清华大学2024版Transformer教程！从入门到进阶，全程干货讲解！拿走不谢！(神经网络/NLP/深度学习/大模型/AI工智能/机器学习) Transformer真的不难！让我们计算Conv2D中的参数数量和输出形状。如何计算卷积层中的参数个数？权重：（3,3） 3*3 =9的卷积核偏置：1[每个卷积核将添加一个偏置。由于只

我们在用keras进行神经网络建模后印模型的摘要printmodelsummary会出现每一层参数的个数很多初学者可能会对参数个数怎么计算的非常困惑本文将由浅至深的讲解卷积神经