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1 说明2 全连接层FC，全连接NN3 卷积Convolutional4 参考

1 说明

kernel == filter feature map ×ｎ == output Depth == channel 符号参数说明Wi / Hi / CiWidth / Height / Depth of inputWWidth of feature mapHHeight of feature mapDDepth of feature mapFSzie of filtersKNumber of th filtersSStride of filter

2 全连接层FC，全连接NN

全连接 ：每个神经元与前后相邻层的每一个神经元都有连接关系，输入是特征，输出为预测的结果。

参数个数： FC前层 × FC后层

计算量/乘法计算次数/times : FC前层 × FC后层

待优化的参数过多， 容易导致模型过拟合。 为避免这种现象， 实际应用中一般不会将原始图片直接喂入全连接网络，将会产生大量的参数，是整个网络最大的累赘。

3 卷积Convolutional

卷积，是提取特征的过程，也可以说成是压缩数据。有三个参数，卷积核/卷积层中神经元感知域大小kernel，滑动步长strip，填充方法padding:same/valid。

例： 输入是 7×7，滤波器是 3×3，步长为 1，填充为 0，那么就能得到一个 5×5的输出。如果输入量是 32x32x3，核是 5x5x3，不用全零填充，输出是（32-5+1）/1=28。如果要让输出量保持在 32x32x3， 可以对该层加一个大小为 2 的零填充。 可以根据需求计算出需要填充几层零。 32=（32-5+2P） /1 +1， 计算出 P=2， 即需填充 2。

卷积核的个数 : 卷积核的个数=最终的featuremap的个数 = D 通过上图可以看出来，他是作者自己订的。参数的个数/Space: 卷积核的尺寸 x 卷积的深度x输出深度 = F x F x D x K 输出尺寸 ：(输入数据体尺寸-卷积核+2*零填充的数量)/步长+1 = (Wi - W + 1)/S + 1 计算量/乘法计算次数/times :输入图像的尺寸x 卷卷积的尺寸 x 输入深度 x 输出深度= Wi x Hi x F x F x Di x D

普通的cnn来说 卷积的深度 == 输入数据的深度

4 参考

[1] 关于卷积层，全连接层，池化层的相关输出参数计算.