【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. Page Visibility(网页可见性) API与登录同步引导页实例页面

    页面1  HTML代码: <p id="loginInfo"></p> JS代码: (function() {     if (typeof pageVis ...

  2. 深度学习项目——基于卷积神经网络(CNN)的人脸在线识别系统

    基于卷积神经网络(CNN)的人脸在线识别系统 本设计研究人脸识别技术,基于卷积神经网络构建了一套人脸在线检测识别系统,系统将由以下几个部分构成: 制作人脸数据集.CNN神经网络模型训练.人脸检测.人脸 ...

  3. mysql linux安装

    Mysql(使用版本5.7.25) 1.  检查是否已安装 #rpm -qa|grep -i mysql 2.  下载安装包 网址:https://dev.mysql.com/downloads/my ...

  4. Ubuntu修改时间时区

    设定时区:dpkg-reconfigure tzdata 选择Asia,Hong Kong. sudo apt-get install ntpdate // 安装时间同步工具 sudo ntpdate ...

  5. 加NONCLUSTERED INDEX索引,在ON了之后还要INCLUDE

    之前加了索引,但效果不大 SET STATISTICS TIME ON --执行时间 SET STATISTICS IO ON --IO读取 DBCC DROPCLEANBUFFERS --清除缓冲区 ...

  6. Spring MVC 的国际化和本地化

    国际化: i18n 本地化: l10n java.util.Locale 类表示一个语言区域.一个 Locale 对象包含 3 个主要元件:language.country.variant java. ...

  7. 开始Dev之路

    从今天开始,开启Dev的发展之路.

  8. 【转】C#集合类型大盘点

    C#集体类型( Collections in C#) 集合是.NET FCL(Framework Class Library)中很重要的一部分,也是我们开发当中最常用到的功能之一,几乎是无处不在.俗话 ...

  9. java内存性能调优编码注意

    1.没有必要时请不用使用静态变量 使用Java的开发者都知道,当某个对象被定义为stataic变量所引用,这个对象所占有的内存将不会被回收.有时,开发者会将经常调用的对象或者变量定义为static,以 ...

  10. js后加版本号

    页面引入两个js文件 <script charset="utf-8" src="mjs/randomimage.js?v=01291"></s ...