PyTorch-24-CNN输出大小公式和额外的神经网络调试会话

PyTorch - 24 - CNN输出大小公式 - 额外的神经网络调试Session

• 网络架构概述

• 传递一个批量大小为一（单张图像）

• 第一层输入层

• 第二层卷积层（1）

• 卷积操作依赖于Filters

• ReLU激活函数用于生成非负值

• Max Pooling机制通过下采样减少维度

• 卷积层分析细节

• 计算CNN输出尺寸的数学公式

• 基于方形输入的CNN输出尺寸计算公式

• 基于非方形输入的CNN输出尺寸计算公式

  • #3 Convolutional Layer (2)
  • #4 #5 #6 Linear Layers
  • Training The CNN Is Next

Overview Of Our Network

我们流程的高级概述

1. 准备数据

2. 建立模型
   a. 了解前向转换

3. 训练模型

4. 分析模型的结果

在过去的六篇文章中，我们将使用的CNN是我们一直在使用的CNN。

1. 输入层
2. 隐藏的转换层
3. 隐藏的转换层
4. 隐藏的线性层
5. 隐藏的线性层
6. 输出层

我们使用PyTorch的nn.Module类构建了该网络，网络类的定义如下：

    class Network(nn.Module):
    d