文章 2022-12-17 来自:开发者社区

paddle Conv2D参数,在手撕数字识别案例中调参数;卷积神经网络的卷积核大小、个数,卷积层数如何确定呢?

paddle Conv2D(num_channels=20, num_filters=20模型组网-使用文档-PaddlePaddle深度学习平台学会看paddle 的文档解说:(二维卷积层)主要用于对输入的特征图进行卷积操作,广泛用于深度学习网络中。Conv2D 根据输入、卷积核、步长(strideÿ...

paddle Conv2D参数,在手撕数字识别案例中调参数;卷积神经网络的卷积核大小、个数,卷积层数如何确定呢?
文章 2017-12-22 来自:开发者社区

卷积神经网络学习1 - 卷积层

卷积神经网络常用于计算机视觉当中, 应用在计算机视觉当中, 就要面临一个挑战, 那就是输入数据非常的大, 假如输入图片一个1000 1000的, 那么他就有1000 1000 3(图片的RGB三通道)个数据, 对于300w的数据量, 那么当我们第一个隐藏层有1000个神经元进行全连接时, 那么将会有300w 1000个参数, 要训练30亿的参数, 不仅仅需要大量的图片, 还需要很好的计算...

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