2025暑期—06神经网络-常见网络

六个滤波核提取特征Maps

5X5 卷积核,+1个阈值 6个元素,卷积后两边各少两个,28*28像素 又有6个卷积核,所以有122304个连接,连接数不多是因为很多都是公用参数的。

池化是参数池化,和当前平均最大不一样。编程14X14

再5X5卷积,变成10X10,有16个通道,5X5+1=26 26X16X100

第2层卷积使用16个通道,输入是6各通道。

6通道对应三维张量,多通道卷积,之前RGB那个,输入1个通道2维卷积,输入是多通道,采用3D卷积,3通道 4 通道 6通道

以下是16个卷积核

池化编程5X5,然后进入

输出层采用交叉熵损失 SoftMax()

全连接网络负责分类。卷积池化,卷积池化是为了提取特征。基本都包括这两部分。

通道越来越多,结果越来越小,擀面杖规律。

C3 层是卷积层,使用 16 个 5×5xn 大小的卷积核,padding=0,stride=1 进行卷积,得到 16 个 10×10 大小的特征图:14-5+1=10。

16 个卷积核并不是都与 S2 的 6 个通道层进行卷积操作,如上图所示,C3 的前六个特征图(0,1,2,3,4,5)由 S2 的相邻三个特征图作为输入,对应的卷积核尺寸为:5x5x3;接下来的 6 个特征图(6,7,8,9,10,11)由 S2 的相邻四个特征图作为输入对应的卷积核尺寸为:5x5x4;接下来的 3 个特征图(12,13,14)号特征图由 S2 间断的四个特征图作为输入对应的卷积核尺寸为:5x5x4;最后的 15 号特征图由 S2 全部(6 个)特征图作为输入,对应的卷积核尺寸为:5x5x6

第一次六个卷积核主要找边缘特征,第二次16个3维卷积,主要找边缘特征的组合,但是为什么是16个呢?

有的对应3通道,有个对应4通道, 有的对应6通道,就是通过不同的卷积核尺度,组合获得特征。

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