"卷积神经网络1的特征图及尺寸计算公式"

在本讲座中，我们学习了卷积神经网络（CNN）的基础知识。首先，我们了解了卷积神经网络中的特征图（feature map）的概念。特征图是通过对原始图像进行卷积操作得到的，可以帮助网络更好地提取图像特征。 在本讲座中，我们学习了特征图的计算方法。以一个3x3的feature map为例，我们可以通过对原始图像进行卷积操作来计算每个像素点的值。例如，如果我们有一个3x3的feature map和一个3x3的原始图像，我们可以用以下公式来计算特征图中每个像素的值： feature_map1(3,3) = 1*1 0*(-1) 1*1 0*(-1) 0 0*(-1) 1*1 0*(-1) 1*1 通过这个公式，我们可以计算出特征图中每个像素的值，从而得到最终的特征图。 此外，我们还学习了特征图的尺寸计算公式。特征图的尺寸计算公式可以帮助我们在进行卷积操作时确定输出的特征图的大小。这在设计卷积神经网络时非常重要，因为我们需要确保每一层的特征图尺寸都能够正确地传递给下一层。 特征图尺寸计算公式如下： [ (原图片尺寸 - kernel大小 + 2*padding)/stride + 1 ] 通过这个公式，我们可以根据原始图像的尺寸、卷积核的大小、padding和stride来计算特征图的尺寸，从而帮助我们设计和构建更加有效的卷积神经网络。 最后，我们还介绍了一些常用的卷积神经网络模型，如AlexNet、GoogleNet、VGG、ResNet、DenseNet和inceptionV4。这些模型都是在深度学习领域取得了很大成功的经典模型，它们适合初学者学习和研究。 总的来说，在本讲座中，我们学习了卷积神经网络中特征图的计算方法和尺寸计算公式，以及一些常用的卷积神经网络模型。这些知识对于初学者来说非常重要，可以帮助他们更好地理解和掌握卷积神经网络的基础知识，从而为深入学习和研究打下坚实的基础。