【解释】

100*(300*300*3)+ 100=27000100

【解释】

(5*5*3+1)*100=7600

【中文翻译】

您有一个输入是 63x63x16, 并 将他与32个滤波器卷积, 每个滤波器的维度为 7x7x16, 使用的步幅为 2, 没有填充。输出是多少?

【解释】

nH=nW=(63+2*0-7)/2 +1=29

output=29*29*32

【解释】

(63+2p-7)/1 + 1=63  ---------> p=3

【解释】

max pooling 操作,padding一般取0。所以:

n[l] =(32+2*0-2)/2 + 1 =16

nc=16

output=16*6*16

【解释】

会影响

课程四(Convolutional Neural Networks),第一周(Foundations of Convolutional Neural Networks) —— 1.Practice questions:The basics of ConvNets的更多相关文章

  1. 课程五(Sequence Models),第一 周(Recurrent Neural Networks) —— 1.Programming assignments:Building a recurrent neural network - step by step

    Building your Recurrent Neural Network - Step by Step Welcome to Course 5's first assignment! In thi ...

  2. 课程五(Sequence Models),第一 周(Recurrent Neural Networks) —— 3.Programming assignments:Jazz improvisation with LSTM

    Improvise a Jazz Solo with an LSTM Network Welcome to your final programming assignment of this week ...

  3. 课程五(Sequence Models),第一 周(Recurrent Neural Networks) —— 2.Programming assignments:Dinosaur Island - Character-Level Language Modeling

    Character level language model - Dinosaurus land Welcome to Dinosaurus Island! 65 million years ago, ...

  4. 课程五(Sequence Models),第一 周(Recurrent Neural Networks) —— 0.Practice questions:Recurrent Neural Networks

    [解释] It is appropriate when every input should be matched to an output. [解释] in a language model we ...

  5. 吴恩达《深度学习》-第五门课 序列模型(Sequence Models)-第一周 循环序列模型(Recurrent Neural Networks) -课程笔记

    第一周 循环序列模型(Recurrent Neural Networks) 1.1 为什么选择序列模型?(Why Sequence Models?) 1.2 数学符号(Notation) 这个输入数据 ...

  6. 吴恩达《深度学习》-第二门课 (Improving Deep Neural Networks:Hyperparameter tuning, Regularization and Optimization)-第一周:深度学习的实践层面 (Practical aspects of Deep Learning) -课程笔记

    第一周:深度学习的实践层面 (Practical aspects of Deep Learning) 1.1 训练,验证,测试集(Train / Dev / Test sets) 创建新应用的过程中, ...

  7. [C4W1] Convolutional Neural Networks - Foundations of Convolutional Neural Networks

    第一周 卷积神经网络(Foundations of Convolutional Neural Networks) 计算机视觉(Computer vision) 计算机视觉是一个飞速发展的一个领域,这多 ...

  8. 吴恩达《深度学习》-课后测验-第二门课 (Improving Deep Neural Networks:Hyperparameter tuning, Regularization and Optimization)-Week 1 - Practical aspects of deep learning(第一周测验 - 深度学习的实践)

    Week 1 Quiz - Practical aspects of deep learning(第一周测验 - 深度学习的实践) \1. If you have 10,000,000 example ...

  9. 20172311『Java程序设计』课程 结对编程练习_四则运算第一周阶段总结

    20172311『Java程序设计』课程 结对编程练习_四则运算第一周阶段总结 结对伙伴 学号 :20172307 姓名 :黄宇瑭 伙伴第一周博客地址: http://www.cnblogs.com/ ...

  10. 吴恩达《深度学习》-第三门课 结构化机器学习项目(Structuring Machine Learning Projects)-第一周 机器学习(ML)策略(1)(ML strategy(1))-课程笔记

    第一周 机器学习(ML)策略(1)(ML strategy(1)) 1.1 为什么是 ML 策略?(Why ML Strategy?) 希望在这门课程中,可以教给一些策略,一些分析机器学习问题的方法, ...

随机推荐

  1. 小强学渲染之OpenGL的CPU管线

    读到这里,应该对OpenGL渲染管线有了初步简单了解.下面着重分析CPU管线,即逻辑控制中心做了什么,这部分还是容易理解的.如下图: 一,将数据加载到显存中. 这是由GPU是访问显存中的数据决定的.因 ...

  2. Python的基本用法

    ---恢复内容开始--- 一.函数 1.1 默认参数 想要计算一个数x的n次方,可以定义如下的函数.但是有时候我们仅仅只需要计算x^2,所以只想使用一个参数即power(x),这时如果仍用如下代码会报 ...

  3. [leetcode]52. N-Queens II N皇后

    The n-queens puzzle is the problem of placing n queens on an n×n chessboard such that no two queens ...

  4. Selenium 学习汇总

    Commands (命令) Action 对当前状态进行操作 失败时,停止测试 Assertion 校验是否有产生正确的值 Element Locators 指定HTML中的某元素 Patterns ...

  5. Head First Servlets & JSP 学习笔记 第九章 —— 使用JSTL

    JSTL1.1 不是JSP2.0规范的一部分!你能访问Servlet和JSP API 不意味着你能访问JSTL! 使用JSTL之前,需要将两个文件("jstl.jar" 和 &qu ...

  6. Java 接口多继承

    按照理解,一般都是说Java 类是单继承,但可以实现多个接口.但是可以通过接口来实现类的多继承.(如何通过接口来实现多继承???) 那么就一直以为Java里面是单继承,今天看FutureTask源码的 ...

  7. 3H - 进制转换

    输入一个十进制数N,将它转换成R进制数输出. Input 输入数据包含多个测试实例,每个测试实例包含两个整数N(32位整数)和R(2<=R<=16, R<>10). Outpu ...

  8. Eigen矩阵基本运算

    1 矩阵基本运算简介 Eigen重载了+,-,*运算符.同时提供了一些方法如dot(),cross()等.对于矩阵类的运算符重载只支持线性运算,比如matrix1*matrix2是矩阵相乘,当然必须要 ...

  9. tensorflow学习之(四)使用placeholder 传入值

    #placeholder 传入值 import tensorflow as tf """ tf.Variable:主要在于一些可训练变量(trainable variab ...

  10. mysql的部署

    mysql在linux系统中的部署: 二进制包安装软件: 第一步:下载二进制软件,上传到服务器 www.mysql.com mkdir /server/tools -y cd /server/tool ...