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CS231n课程笔记：Leture5 Convolutional Neural Networks

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convolution                                                                                                                    

Pooling

CS231n课程笔记：Leture5 Convolutional Neural Networks_第1张图片

   convolutionCS231n课程笔记：Leture5 Convolutional Neural Networks_第2张图片                                                                                                                                                            CS231n课程笔记：Leture5 Convolutional Neural Networks_第3张图片       how  to visualize these features？                                                                                                                                                            CS231n课程笔记：Leture5 Convolutional Neural Networks_第4张图片

 CS231n课程笔记：Leture5 Convolutional Neural Networks_第5张图片

 if stride 2

CS231n课程笔记：Leture5 Convolutional Neural Networks_第6张图片

 what about stride 3？

CS231n课程笔记：Leture5 Convolutional Neural Networks_第7张图片

 zero pad the borders

CS231n课程笔记：Leture5 Convolutional Neural Networks_第8张图片

 padding value *2 + N   

If you got any questions here，you can learn from this blog in details(21条消息) CNN中卷积核数和输出通道数的关系_co2e的博客-CSDN博客_卷积核个数与输入输出通道数关系

ok Question：

Input volume :32x32x3

10 5x5 filters with stride 1, pad 2

number of parameters in this layer？

bias! 

CS231n课程笔记：Leture5 Convolutional Neural Networks_第9张图片\CS231n课程笔记：Leture5 Convolutional Neural Networks_第10张图片

 example： conv layer in torch

 Pooling

CS231n课程笔记：Leture5 Convolutional Neural Networks_第11张图片

 maxpooling

CS231n课程笔记：Leture5 Convolutional Neural Networks_第12张图片

 CS231n课程笔记：Leture5 Convolutional Neural Networks_第13张图片

 

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