卷积神经网络计算公式
时间: 2023-09-03 15:14:24 浏览: 96
回答: 卷积神经网络的计算公式可以通过以下步骤进行推导。首先,对于输入的数据或特征图,通过卷积操作,使用卷积核对输入进行滑动窗口的计算,得到卷积特征图。其中,卷积操作可以表示为:
\[y(i,j) = \sum_{m=0}^{M-1} \sum_{n=0}^{N-1} x(i+m, j+n) \cdot w(m, n)\]
其中,\(y(i,j)\)表示卷积特征图中的某个像素点,\(x(i+m, j+n)\)表示输入数据或特征图中的某个像素点,\(w(m, n)\)表示卷积核中的某个权重参数。
然后,通过激活函数对卷积特征图进行非线性映射,常用的激活函数有ReLU、Sigmoid等。
接下来,对经过激活函数的特征图进行池化操作,常用的池化操作有最大池化(Max pooling)和平均池化(Average pooling),可以减少特征图的尺寸并提取更显著的特征。
最后,将经过池化操作得到的特征图输入到全连接层,进行分类或回归等任务的处理。
综上所述,卷积神经网络的计算过程可以总结为:卷积操作、激活函数、池化操作和全连接层。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [卷积神经网络卷积计算,卷积网络计算公式](https://blog.csdn.net/mr_yu_an/article/details/126715194)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *3* [卷积神经网络 (CNN) 基本原理和公式](https://blog.csdn.net/weipf8/article/details/103917202)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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