随笔分类 -  deep learning

卷积、池化、BN、Drop-out的位置
摘要：Drop out和BN层可以同时使用，常用的组合形式如下： CONV/FC BN ReLu Dropout CONV/FC 阅读全文
posted @ 2019-06-12 09:52 烨然2333 阅读(2423) 评论(0) 推荐(0) 编辑
feature map 大小以及反卷积的理解
摘要：（1）边长的计算公式是： output_h =（originalSize_h+padding 2 kernelSize_h）/stride +1 输入图片大小为200×200，依次经过一层卷积（kernel size 5×5，padding 1，stride 2），pooling（kernel si 阅读全文
posted @ 2019-03-03 11:42 烨然2333 阅读(1230) 评论(0) 推荐(0) 编辑

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