https://blog.csdn.net/GoodShot/article/details/79832062
在计算参数的时候注意卷积核的维度，比如第2个隐层的卷积核为256个55，这个55不是二维的，而是三维的，还有一个维度应该与第一个隐层输出的图片的维度对应为96（为482是因为用了GPU并行，两个GPU分了96，一个48），以此类推。
对于卷积核56个553，每一层的参数都是不同的，每个55*3参数不同才能提取出56个不同的特征。
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在计算参数的时候注意卷积核的维度，比如第2个隐层的卷积核为256个55，这个55不是二维的，而是三维的，还有一个维度应该与第一个隐层输出的图片的维度对应为96（为482是因为用了GPU并行，两个GPU分了96，一个48），以此类推。
对于卷积核56个553，每一层的参数都是不同的，每个55*3参数不同才能提取出56个不同的特征。
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卷积神经网络中的感受野计算
本文标题：神经网络中的参数计算
本文链接：https://www.haomeiwen.com/subject/xeuwehtx.html
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