在AlexNet中,图像数据是3*224*224。
第一卷积层使用 96 个大小为11*11*3的内核以 4 个像素的步幅对图像进行滤波。
我怀疑第一层的输出神经元计数。
在我看来，输入是224*224*3=150528，那么输出应该是55*55*96=290400
但在论文中，他们描述的输出是253440
如何计算这一层的神经元的数量？
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好像输入大小是 227x227，没有填充。我也认为他们在论文中提到的是一个错误。看看这个链接。
http://cs231n.github.io/convolutional-networks/它提到：
Krizhevsky 等人。在 2012 年赢得 ImageNet 挑战的这个已知的架构中，除了一个额外的 2x96 x3 个神经元的输入之外，它显然是一个大小为 [227x227x3] 的整数。在第一个卷积层上，它使用了感受域大小为 F = 11，步幅 S = 4 且没有零填充 P = 0 的神经元。由于（227-11）/ 4 1 = 55
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我也相信这是作者的一个错误,我在the courseware of stanford cs231n中找到了一个证明,在第 10 页和第 11 页中,你可以找到第一个 conv 的输出大小是 290400。
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