CoarseNetd的网络结构卷积层详细公式
时间: 2024-05-30 08:12:24 浏览: 10
CoarseNetd 是一个基于卷积神经网络的分类模型,其网络结构包含多个卷积层。具体地,CoarseNetd 的网络结构如下所示:
- 输入层:输入的图片大小为 224x224x3。
- 卷积层1:使用 64 个大小为 7x7 的卷积核,步长为 2,不使用填充,激活函数为 ReLU。
- 池化层1:使用大小为 3x3 的池化核,步长为 2,不使用填充。
- 卷积层2:使用 128 个大小为 3x3 的卷积核,步长为 1,使用填充,激活函数为 ReLU。
- 池化层2:使用大小为 3x3 的池化核,步长为 2,不使用填充。
- 卷积层3:使用 256 个大小为 3x3 的卷积核,步长为 1,使用填充,激活函数为 ReLU。
- 卷积层4:使用 256 个大小为 3x3 的卷积核,步长为 1,使用填充,激活函数为 ReLU。
- 池化层3:使用大小为 3x3 的池化核,步长为 2,不使用填充。
- 卷积层5:使用 512 个大小为 3x3 的卷积核,步长为 1,使用填充,激活函数为 ReLU。
- 卷积层6:使用 512 个大小为 3x3 的卷积核,步长为 1,使用填充,激活函数为 ReLU。
- 池化层4:使用大小为 3x3 的池化核,步长为 2,不使用填充。
- 全连接层1:神经元个数为 4096,激活函数为 ReLU。
- 全连接层2:神经元个数为 4096,激活函数为 ReLU。
- 输出层:使用 softmax 函数将全连接层2的输出转换为概率分布。
其中,卷积层的输出大小为:
- $O = \frac{I - K + 2P}{S} + 1$
其中,$I$ 表示输入大小,$K$ 表示卷积核大小,$P$ 表示填充大小,$S$ 表示步长大小。在 CoarseNetd 中,所有卷积层都使用了相同的填充大小,使得卷积层的输出大小与输入大小相同。因此,对于卷积层1,输出大小为:
- $O = \frac{224 - 7}{2} + 1 = 109$
对于卷积层2,输出大小为:
- $O = \frac{109 + 2\times 1 - 3}{1} + 1 = 109$
对于卷积层3和卷积层4,输出大小为:
- $O = \frac{109 + 2\times 1 - 3}{1} + 1 = 109$
对于卷积层5和卷积层6,输出大小为:
- $O = \frac{109 + 2\times 1 - 3}{1} + 1 = 109$
因此,CoarseNetd 的最终输出大小为 $1\times 1\times 1000$,表示图片属于 1000 个不同类别的概率。