卷积神经网络大小步长

卷积神经网络中的大小步长是指在卷积操作中，卷积核在输入信号上滑动的步长。它决定了输出特征图的尺寸。假设输入神经元个数为 M，卷积大小为 K，步长为 S，那么该卷积层的神经元数量为 (M - K + 2P)/S + 1，其中 P 是填补的零的数量。这个公式可以用来计算卷积层的输出尺寸。引用提供了计算卷积层神经元数量的公式，可以根据这个公式来计算卷积神经网络中的大小步长。引用中还提到了卷积神经网络在图像和视频分析等任务中的广泛应用，以及其在自然语言处理和推荐系统等领域的应用。因此，大小步长是卷积神经网络中重要的参数，它可以影响卷积层输出的特征图的尺寸。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [卷积神经网络](https://blog.csdn.net/weixin_42513086/article/details/117898128)[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^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
[ .reference_list ]