如圖所示：

?

圖片輸入可以轉換成一個一維向量，確定好卷積濾波器參數(shù)后，就可以確定整個參數(shù)矩陣（對應全連接層的w）哪些是0，哪些是需要計算的

第一行參數(shù)對應于與第一個輸出相連的參數(shù)；第一次卷積

第二行參數(shù)對就于第二個輸出相連的參數(shù) ；第二次卷積

第三行參數(shù)對應于與第三個輸出相連的參數(shù)；第三次卷積

第四行參數(shù)對就于第四個輸出相連的參數(shù) ；第四次卷積

可以看出只有9個參數(shù)需要學習，其他全為0

總結

以上是生活随笔為你收集整理的卷积神经网络只是一种全连接神经网络的特殊情况的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

如果覺得生活随笔網(wǎng)站內(nèi)容還不錯，歡迎將生活随笔推薦給好友。