卷积神经网络 (CNN) 代码实现 (MNIST)解析共 7 层：依次为输入层、C1 层、 S2 层、 C3 层、 S4 层、 C5 层、输出层， C 代表卷积层 (特征提取 )，S 代表降采样层或池化层(Pooling) ，输出层为全连接层。1. 各层权值、偏置(阈值 )初始化：各层权值、偏置个数计算如下：(1)、输入层：预处理后的32*32 图像数据，无权值和偏置；(2)、C1 层：卷积窗大小5*5 ，输出特征图数量6，卷积窗种类1*6=6 ，输出特征图大小28*28 ，因此可训练参数(权值 +偏置 )：(5*5*1)*6+6=150+6；(3)、S2 层：卷积窗大小2*2 ，输出下采样图数量6，卷积窗种类6，输出下采样图大小 14*14 ，因此可训练参数(权值 +偏置 )：1*6+6=6+6 ；(4)、C3 层：卷积窗大小5*5 ，输出特征图数量16，卷积窗种类6*16=96 ，输出特征图大小 10*10 ，因此可训练参数(权值 +偏置 )：(5*5*6)*16+16=2400+16；(5)、S4 层：卷积窗大小2*2 ，输出下采样图数量16，卷积窗种类16，输出下采样图大小 5*5 ，因此可训练参数(权值 +偏置 )：1*16+16=16+16 ；(6)、C5 层：卷积窗大小5*5 ，输出特征图数量120，卷积窗种类16*120=1920 ，输出特征图大小1*1，因此可训练参数(权值 +偏置 )：(5*5*16)*120+120=48000+120；(7)、输出层：卷积窗大小1*1，输出特征图数量10，卷积窗种类120*10=1200 ，输出特征图大小1*1，因此可训练参数(权值 +偏置 )：(1*120)*10+10=1200+10. 代码段如下：[cpp] view plain copy #define num_map_input_CNN 1 //输入层 map 个数#define num_map_C1_CNN 6 //C1 层 map 个数#define num_map_S2_CNN 6 //S2 层 map 个数#define num_map_C3_CNN 16 //C3 层 map 个数#define num_map_S4_CNN 16 //S4 层 map 个数#define num_map_C5_CNN 120 //C5 层 map 个数#define num_map_output_CNN 10 //输出层 map 个数#define len_weight_C1_CNN 150 //C1 层权值数， (5*5*1)*6=150 #define len_bias_C1_CNN 6 //C1 层阈值数， 6 #define len_weight_S2_CNN 6 //S2 层权值数 ,1*6=6 #define len_bias_S2_CNN 6 //S2 层阈值数 ,6 #define len_weight_C3_CNN 2400 //C3 层权值数， (5*5*6)*16=2400 #define len_bias_C3_CNN 16 //C3 层阈值数 ,16 #define len_weight_S4_CNN 16 //S4 层权值数， 1*16=16 #define len_bias_S4_CNN 16 //S4 层阈...
