卷积神经网络(CNN)用到的公式
时间: 2024-05-21 07:08:41 浏览: 8
卷积神经网络(CNN)用到的公式有以下几个:
1. 卷积操作公式:
$$
y(i, j)=\sum_{m} \sum_{n} x(i+m, j+n) * k(m, n)
$$
其中,$x(i+m, j+n)$ 表示原始输入图像的第 $(i+m, j+n)$ 个像素值,$k(m, n)$ 表示卷积核的第 $(m, n)$ 个权重值,$y(i, j)$ 表示卷积后的输出特征图的第 $(i, j)$ 个像素值。
2. 激活函数公式:
$$
f(x) = max(0,x)
$$
常用的激活函数是ReLU(Rectified Linear Unit),它可以将所有负值变为0,保留正值。
3. 池化操作公式:
$$
y(i, j)=\max_{m,n} x(i \times s+m, j \times s+n)
$$
其中,$x(i \times s+m, j \times s+n)$ 表示输入特征图的第 $(i \times s+m, j \times s+n)$ 个像素值,$s$ 表示池化的步长,$y(i, j)$ 表示池化后的输出特征图的第 $(i, j)$ 个像素值。
以上是CNN中常用的公式,其中还包括一些参数的设置和初始化方法等。如果您需要更详细的了解,请告诉我。
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cnn卷积神经网络预测公式
卷积神经网络(CNN)是一种常用于图像、语音等数据处理的神经网络。CNN 的核心是卷积层,其预测公式如下:
对于一个输入特征图 $X$,卷积层通过一组可训练的卷积核 $W$ 对其进行卷积操作得到输出特征图 $Y$:
$Y_{i,j}=\sum_{k,l}W_{k,l}X_{i+k-1,j+l-1}+b$
其中,$W$ 为卷积核,$X$ 为输入特征图,$b$ 为偏置项,$i,j$ 分别表示输出特征图 $Y$ 中的位置,$k,l$ 分别表示卷积核的位置。
为了提高模型的稳定性和减少过拟合,卷积层一般还会加入激活函数和正则化项等操作。
cnn卷积神经网络公式
卷积神经网络(CNN)的计算公式如下:
1. 卷积层的输入输出尺寸计算公式:
输出尺寸 = (输入尺寸 - 卷积核尺寸 + 2 * 填充大小) / 步长 + 1
2. 池化层的输入输出尺寸计算公式:
输出尺寸 = (输入尺寸 - 池化核尺寸) / 步长 + 1
3. 全连接层的输入输出尺寸计算公式:
输出尺寸 = 输入尺寸 * 权重尺寸 + 偏置尺寸
请注意,这些公式是用来计算卷积神经网络中各个层的输入输出尺寸的。具体的公式参数包括输入尺寸、卷积核尺寸、填充大小、步长、池化核尺寸、权重尺寸和偏置尺寸。根据具体的网络结构和参数设置,可以使用这些公式来计算每一层的输出尺寸。
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