我有一个Caffe模型，我试图使用importCaffeNetwork命令将它导入MATLAB中，该命令获取prototxt和caffemodel文件作为输入参数。但是，我得到了以下错误：
池层“pool1”与MATLAB不兼容。Caffe计算输出大小为16 16 32，而MATLAB计算为15 15 32。这一误差似乎与MATLAB和CAFFE中池层输出尺寸计算的差异有关，前者使用ceil，后者
浏览 1提问于2017-08-07得票数 0
我是卷积神经网络的新手，我想知道如何在给定pytorch的配置文件的情况下计算或计算出模型各层之间的输出大小，类似于this link中的以下说明。 我已经看过的大部分东西都不是很清晰和简洁。我该如何计算每一层的大小？下面是将被解析的配置文件</em
浏览 37提问于2019-06-05得票数 2
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这一层在没有准备好的情况下有很好的记录，我在弄清楚如何正确使用它时遇到了一些麻烦。我正在尝试这样的方法：x = Convolution2D(16, 7, 7, activation='relu', border_modeinput_img)x = d(x)
但是当我试图编写d.output_shape时，我得到了图像的</e
浏览 1提问于2016-08-18得票数 8
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卷积神经网络中的反向传播
、、、
考虑具有以下结构的卷积神经网络：
由于正向反传方程与softmax层完全连接，因此可以很容易地进行计算。
适当地(并乘以输出的梯度)
浏览 4提问于2016-04-14得票数 5
我正在为Toxici评论分类Kaggle竞赛撰写一份大学报告，比较不同模型的不同尝试，我想知道卷积神经网络是否是一个模型，多输出层模型。ONMO也称为多任务学习，这种方法将有一个输入层、一组隐藏层和每个标签的一个输出层。
另一方面，CNN是几层具有非线性激活函数(如ReLU或tanh )的卷积。它使用输入层上的卷积来计算
浏览 0提问于2018-03-12得票数 0
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如果我在128x128x3图像上训练了FCN，那么是否有可能提供一个大小为256x256x3或B)128x128或C)的图像，因为在培训和测试过程中输入必须是相同的？因此，：在这篇文章中，它建议我们可以在测试期间转发不同大小的图像，如果您执行一些奇怪的压缩操作，这将成为可能。根据我<em
浏览 0提问于2019-08-04得票数 5
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我正在开发一个用于生物医学图像分割的CNN。layer {top: 'image' name: 'loadMydata_image' type: 'HDF5Data' hdf5_data_param { source:: '/home/alexandra/Documents/my-
浏览 0提问于2016-07-22得票数 0
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目前，我正在开发一个使用NiftyNet的新网络，需要一些帮助。有没有办法在NiftyNet中创建四个平行卷积层，每个层具有相同的权重？
浏览 3提问于2019-06-30得票数 0
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如果神经网络卷积层的输入是一个大小为128X128X3的图像，并对其应用了大小为5X5的40个滤波器，那么输出大小将是多少？
浏览 17提问于2018-12-02得票数 56
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关于CNN，在keras模型中，过滤器和内核大小之间有什么区别？例如，我有一个具有以下卷积层的模型：我很难理解过滤器和内核大小在我的模型中的作用和表现。
浏览 2提问于2022-08-17得票数 -2
2.卷积层在GPU(带CPU 9.0的泰坦X)中比在CPU中慢第一个问题的：
(1)当批处理尺寸为500，特征尺寸为784(28 * 28)时，对于完全连通的线性层，输入大小为(2)在相同批次大小的情况下，卷积层为3.07s，输入2为500×1×28*28，意味着有1个通道的500张图片，图像为28*28。
浏览 7提问于2017-12-22得票数 1
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我正在研究图像的不同空间分辨率，并考虑为每个空间分辨率实现CNN架构，因为调整图像大小会影响对象细节。网络的大小和图像的空间分辨率之间是否存在可以定量解释的特殊关系？
浏览 0提问于2020-02-13得票数 4
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我试图理解CNN的网络维度：第二Conv层应用150个卷积。对我来说不清楚的是第二层之后的维数。不是应该是13x32x150x100 (而不是13x32x150)吗
浏览 0提问于2020-01-31得票数 1
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在我的二进制分类的CNN体系结构中，我有2个卷积层、2个最大池层、2个批规范化操作、1个RELu和1个完全连接层。Case1:当频道数，d=1：
在第一层(大小为[28*28*d] )的输入中，d=1通道与应用于大小{f_h \times f_w \times d} = [3\times 3\times 1]的所有输入通道上的第二卷积</
浏览 0提问于2020-01-12得票数 3
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我想在pytorch中创建一个用于二进制图像分类的完全卷积网络，它可以采用动态输入图像大小，但从概念上讲，我不太理解将最终层从完全连接层更改为卷积层的想法。Here和here 都表示，这可以通过使用1x1卷积来实现。 假设我有一张16x16x1的图像作为CNN的输入。经过几次卷积后，输出为16x16x32。如果使用完全连接<em
浏览 25提问于2019-03-09得票数 0
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我目前正在遵循TensorFlow的教程。在不同的层次中，重量被初始化如下：
W_conv1 = weight_variable(5，5，1，32)
W_conv2 = weight_variable(5、5、32、64)
W_fc1 = weight_variable(7 *7* 64,1024)
W_fc2 = weight_variable(1024，10)
因此，我对有疑问，我们如何知道上述
浏览 2提问于2016-01-12得票数 7
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我真的对yolov3的架构感到困惑。我已经阅读了关于它的文档和论文。有人说它有103层卷积，也有人说它有53层。但是，当你计算.cfg文件中的卷积层(下载后)时，它大约是75层！这个问题对我们来说很重要，因为我们需要在论文中引用这个架构，我们需要知道层的确切大小……
浏览 3提问于2019-03-02得票数 3
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如何计算卷积神经网络的参数数？
、、、、
我目前使用的CNN架构(不包括任何辍学层)是： layers=[('input', layers.InputLayer), # Input Layer, update_momentum=0.9, verbose=1,这将输出以下层信息maxpool1 32x12x12 4 maxpool2 3
浏览 5提问于2017-03-14得票数 78
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