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标题: 34、CNN的相关概念：卷积核 窗口 步长 深度 填充值_笔记 [打印本页]

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作者: 东方耀    时间: 2018-12-21 10:33
标题: 34、CNN的相关概念：卷积核 窗口 步长 深度 填充值_笔记


34、CNN的相关概念：卷积核 窗口 步长 深度 填充值_笔记

1. # -*- coding: utf-8 -*-
   
2. __author__ = 'dongfangyao'
   
3. __date__ = '2018/12/21 上午11:00'
   
4. __product__ = 'PyCharm'
   
5. __filename__ = 'tf25'
   
6. 
   
7. 
   
8. import numpy as np
   
9. 
   
10. a = np.array([[1, 2], [3, 4]])
    
11. b = np.array([[5, 6], [7, 8]])
    
12. 
    
13. print(np.dot(a, b))
    
14. 
    
15. print(a * b)
    
16. 
    
17. print(np.sum(a * b))
    
18. 
    
19. 
    

复制代码

CONV的过程参考：https://cs231n.github.io/assets/conv-demo/index.html

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作者: JustDoIt    时间: 2019-1-24 09:57
画板 4 最后的计算公式 多减了一个width，高height应该也需要满足，这个公式

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