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CS231n
课
程笔
记
翻
译
:
卷
积神
经网络
笔
记
译
者
注
:
本
文
翻
译
自
斯
坦
福
CS231n
课
程笔
记
ConvNet notes
,
由
课
程
教
师
Andrej Karpathy
授
权
进
行
翻
译
。
本
篇
教
程
由
杜
客
和
猴
子
翻
译
完
成
,
堃堃
和
李
艺
颖
进
行
校
对
修
改
。
原
文
如
下
内
容
列
表
:
结
构
概
述
用
来构
建
卷
积神
经网络
的
各
种
层
卷
积
层
汇
聚
层
归
一
化
层
全
连
接
层
将
全
连
接
层
转
化
成
卷
积
层
卷
积神
经网络
的
结
构
层
的
排
列
规
律
层
的
尺寸
设
置
规
律
案
例
学
习
(
LeNet / AlexNet / ZFNet / GoogLeNet / VGGNet
)
计
算
上
的
考
量
拓
展
资
源
卷
积神
经网络
(
CNNs / ConvNets
)
卷
积神
经网络
和
上一
章
讲
的
常
规
神
经网络
非
常
相
似
:
它
们
都
是
由
神
经
元
组
成
,
神
经
元
中
有
具
有
学
习
能
力
的
权
重
和
偏
差
。
每
个
神
经
元
都
得
到
一
些
输
入
数据
,
进
行
内
积
运
算
后
再
进
行
激
活
函
数
运
猴
子
7
个
月
前
算
。
整
个
网络
依
旧
是
一个
可
导
的
评
分函
数
:
该
函
数
的
输
入
是
原
始
的
图
像像
素
,
输
出
是
不
同
类
别
的
评
分
。
在
最
后
一
层
(
往往
是
全
连
接
层
),
网络
依
旧
有
一个
损
失
函
数
(
比
如
SVM
或
Softmax
),
并
且
在
神
经网络
中
我
们
实
现
的
各
种
技
巧
和
要
点
依
旧
适
用
于
卷
积神
经网络
。
那
么
有
哪
些
地
方
变
化
了
呢
?
卷
积神
经网络
的
结
构
基
于
一个
假
设
,
即
输
入
数据
是
图
像
,
基
于
该
假
设
,
我
们
就
向
结
构
中
添
加
了
一
些
特
有
的
性
质
。
这
些
特
有
属
性
使
得
前
向
传
播
函
数
实
现
起
来更
高
效
,
并
且
大
幅度
降
低了
网络
中
参
数
的
数
量
。
结
构
概
述
回
顾
:
常
规
神
经网络
。
在
上一
章
中
,
神
经网络
的
输
入
是
一个
向
量
,
然
后
在
一
系
列
的
隐
层
中
对它
做
变
换
。
每
个
隐
层
都
是
由
若
干
的
神
经
元
组
成
,
每
个
神
经
元
都
与
前
一
层
中
的
所
有
神
经
元
连
接
。
但
是
在
一个
隐
层
中
,
神
经
元
相
互
独
立
不
进
行
任何
连
接
。
最
后
的
全
连
接
层
被
称
为
“
输
出
层
”
,
在
分
类
问
题
中
,
它
输
出
的
值
被
看
做
是
不
同
类
别
的
评
分
值
。
常
规
神
经网络
对
于
大
尺寸
图
像
效
果
不
尽
人
意
。
在
CIFAR-10
中
,
图
像
的
尺寸
是
32x32x3
(
宽
高
均
为
32
像
素
,
3
个
颜
色
通道
),
因
此
,
对
应
的的
常
规
神
经网络
的
第
一个
隐
层
中
,
每
一个
单
独
的
全
连
接
神
经
元
就
有
32x32x3=3072
个
权
重
。
这
个
数
量
看
起
来
还
可
以
接
受
,
但
是
很
显
然
这
个
全
连
接
的
结
构
不
适
用
于
更
大
尺寸
的
图
像
。
举例
说
来
,一个
尺寸
为
200x200x3
的
图
像
,
会
让
神
经
元包
含
200x200x3=120,000
个
权
重
值
。
而
网络
中
肯
定
不
止
一个
神
经
元
,
那
么
参
数
的
量
就
会
快
速
增
加
!
显
而
易
见
,
这
种
全
连
接方
式
效
率
低
下,
大
量
的
参
数
也
很快
会
导
致
网络
过
拟
合
。
神
经
元
的
三
维
排
列
。
卷
积神
经网络
针
对
输
入全
部
是
图
像
的
情
况
,
将
结
构
调
整
得
更
加
合
理
,
获
得
了
不
小
的
优
势
。
与
常
规
神
经网络
不
同
,
卷
积神
经网络
的
各
层
中
的
神
经
元
是
3
维
排
列
的
:
宽
度
、
高
度
和
深
度
(
这
里
的
深
度
指
的
是
激
活
数据
体
的
第
三个
维
度
,
而
不
是
整
个
网络
的
深
度
,
整
个
网络
的
深
度
指
的
是
网络
的
层
数
)
。
举
个
例
子
,
CIFAR-10
中
的
图
像
是
作为
卷
积神
经网络
的
输
入
,
该
数据
体
的
维
度
是
32x32x3
(
宽
度
,
高
度
和
深
度
)
。
我
们
将
看
到
,
层
中
的
神
经
元
将
只
与
前
一
层
中
的
一
小
块
区
域
连
接
,
而
不
是
采
取
全
连
接方
式
。
对
于
用
来
分
类
CIFAR-10
中
的
图
像
的
卷
积
网络
,
其
最
后
的
输
出
层
的
维
度
是
1x1x10
,
因
为
在
卷
积神
经网络结
构
的
最
后
部
分
将
会
把
全
尺寸
的
图
像
压
缩
为
包
含
分
类
评
分
的
一个
向
量
,
向
量
是
在
深
度
方
向
排
列
的
。
下
面
是
例
子
:
左
边
是
一个
3
层
的
神
经网络
。
右
边
是
一个
卷
积神
经网络
,
图
例中
网络
将它
的
神
经
元
都
排
列
成
3
个
维
度
(
宽
、
高
和
深
度
)
。
卷
积神
经网络
的
每
一
层
都
将
3D
的
输
入
数据
变
化
为
神
经
元
3D
的
激
活
数据
并
输
出
。
在
这
个
例
子
中
,
红
色
的
输
入
层
装
的
是
图
像
,
所
以
它
的
宽
度
和
高
度
就
是
图
像
的
宽
度
和
高
度
,
它
的
深
度
是
3
(
代
表
了
红
、
绿
、
蓝
3
种
颜
色
通道
)
。
卷
积神
经网络
是
由
层
组
成
的
。
每
一
层
都
有
一个
简
单
的
API
:
用
一
些
含
或
者
不
含参
数
的
可
导
的
函
数
,
将
输
入
的
3D
数据
变
换
为
3D
的
输
出
数据
。
用
来构
建
卷
积
网络
的
各
种
层
一个
简
单
的
卷
积神
经网络
是
由
各
种
层
按
照
顺
序
排
列
组
成
,
网络
中
的
每
个
层
使
用
一个
可
以
微
分
的
函
数
将
激
活
数据
从
一个
层
传
递
到
另
一个
层
。
卷
积神
经网络
主
要
由
三
种
类
型
的
层
构
成
:
卷
积
层
,
汇
聚
(
Pooling
)
层
和
全
连
接
层
(
全
连
接
层
和
常
规
神
经网络
中
的
一
样
)
。
通过
将
这
些
层
叠
加
起
来
,
就
可
以
构
建
一个
完
整
的
卷
积神
经网络
。
网络结
构
例
子
:
这
仅仅
是
个
概
述
,下
面
会
更
详解
的
介
绍细
节
。
一个
用
于
CIFAR-10
图
像
数据
分
类
的
卷
积神
经网络
的
结
构
可
以
是
[
输
入
层
-
卷
积
层
-ReLU
层
-
汇
聚
层
-
全
连
接
层
]
。
细
节
如
下:
输
入
[32x32x3]
存
有
图
像
的
原
始
像
素
值
,
本
例中
图
像
宽
高
均
为
32
,
有
3
个
颜
色
通道
。
卷
积
层
中
,
神
经
元
与
输
入
层
中
的
一个
局
部
区
域
相
连
,
每
个
神
经
元
都
计
算
自
己
与
输
入
层
相
连
的
小
区
域
与
自
己
权
重
的
内
积
。
卷
积
层
会
计
算
所
有
神
经
元
的
输
出
。
如
果
我
们使
用
12
个
滤
波
器
(
也
叫
作
核
),
得
到
的
输
出
数据
体
的
维
度
就
是
[32x32x12]
。
ReLU
层将
会
逐
个
元
素
地
进
行
激
活
函
数操
作
,
比
如
使
用
以
0
为
阈
值
的
作为
激
活
函
数
。
该
层对
数据
尺寸
没
有
改
变
,
还
是
[32x32x12]
。
汇
聚
层
在在
空
间
维
度
(
宽
度
和
高
度
)上
进
行
降
采
样
(
downsampling
)
操
作
,
数据
尺寸
变
为
[16x16x12]
。
全
连
接
层将
会
计
算
分
类
评
分
,
数据
尺寸
变
为
[1x1x10]
,
其
中
10
个
数
字对
应
的
就
是
CIFAR-10
中
10
个
类
别
的
分
类
评
分
值
。
正
如
其
名
,
全
连
接
层
与
常
规
神
经网络
一
样
,
其
中
每
个
神
经
元
都
与
前
一
层
中
所
有
神
经
元
相
连
接
。
由
此
看
来
,
卷
积神
经网络
一
层
一
层
地
将
图
像
从
原
始
像
素
值
变
换
成
最
终
的
分
类
评
分
值
。
其
中
有
的
层
含
有
参
数
,
有
的
没
有
。
具
体
说
来
,
卷
积
层
和
全
连
接
层
(
CONV/FC
)
对
输
入
执
行
变
换操
作
的
时
候
,不
仅会
用
到
激
活
函
数
,
还
会
用
到
很
多
参
数
(
神
经
元
的
突
触
权
值
和
偏
差
)
。
而
ReLU
层
和
汇
聚
层
则
是
进
行
一个
固
定
不
变
的
函
数操
作
。
卷
积
层
和
全
连
接
层
中
的
参
数
会
随
着
梯
度
下
降
被训
练
,
这
样
卷
积神
经网络
计
算
出
的
分
类
评
分
就
能
和
训
练
集
中
的
每
个
图
像
的
标
签
吻合
了
。
小
结
:
简
单
案
例中
卷
积神
经网络
的
结
构
,
就
是
一
系
列
的
层将
输
入
数据
变
换
为
输
出
数据
(
比
如
分
类
评
分
)
。
卷
积神
经网络结
构
中
有
几
种
不
同
类
型
的
层
(
目
前
最
流
行
的
有
卷
积
层
、
全
连
接
层
、
ReLU
层
和
汇
聚
层
)
。
每
个
层
的
输
入
是
3D
数据
,
然
后
使
用
一个
可
导
的
函
数
将
其
变
换
为
3D
的
输
出
数据
。
有
的
层
有
参
数
,
有
的
没
有
(
卷
积
层
和
全
连
接
层
有
,
ReLU
层
和
汇
聚
层
没
有
)
。
有
的
层
有
额
外
的
超
参
数
,
有
的
没
有
(
卷
积
层
、
全
连
接
层
和
汇
聚
层
有
,
ReLU
层
没
有
)
。
一个
卷
积神
经网络
的
激
活
输
出
例
子
。
左
边
的
输
入
层存
有
原
始
图
像像
素
,
右
边
的
输
出
层存
有
类
别
分
类
评
分
。
在
处
理
流
程
中
的
每
个
激
活
数据
体
是
铺
成
一
列
来
展
示
的
。
因
为
对
3D
数据
作
图
比
较
困
难
,
我
们
就
把
每
个
数据
体
切
成
层
,
然
后
铺
成
一
列
显
示
。
最
后
一
层
装
的
是
针
对
不
同
类
别
的
分
类
得
分
,
这
里
只
显
示
了
得
分
最
高
的
5
个
评
分
值
和
对
应
的
类
别
。
完
整
的
网
页
演
示
在
我
们
的
课
程
主
页
。
本
例中
的
结
构是
一个
小
的
VGG
网络
,
VGG
网络
后
面
会
有
讨论
。
现
在
讲解
不
同
的
层
,
层
的
超
参
数
和
连
接
情
况
的
细
节
。
卷
积
层
卷
积
层
是构
建
卷
积神
经网络
的
核
心
层
,
它
产
生
了
网络
中
大
部
分
的
计
算
量
。
概
述
和
直
观
介
绍
:
首
先
讨论
的
是
,
在
没
有
大
脑
和
生
物
意
义
上
的
神
经
元
之
类
的
比
喻
下,
卷
积
层
到
底
在
计
算
什么
。
卷
积
层
的
参
数
是有
一
些
可
学
习
的
滤
波
器
集
合
构
成
的
。
每
个
滤
波
器在
空
间
上(
宽
度
和
高
度
)
都
比
较
小
,
但
是
深
度
和
输
入
数据
一
致
。
举例
来
说
,
卷
积神
经网络
第
一
层
的
一个
典
型
的
滤
波
器
的
尺寸
可
以
是
5x5x3
(
宽
高
都
是
5
像
素
,
深
度
是
3
是
因
为
图
像
应
为
颜
色
通道
,
所
以
有
3
的
深
度
)
。
在
前
向
传
播
的
时
候
,
让
每
个
滤
波
器
都
在
输
入
数据
的
宽
度
和
高
度
上
滑
动
(
更
精
确
地
说
是
卷
积
),
然
后
计
算
整
个
滤
波
器
和
输
入
数据
任
一
处
的
内
积
。
当
滤
波
器
沿
着
输
入
数据
的
宽
度
和
高
度
滑
过
后
,
会
生
成
一个
2
维
的
激
活
图
(
activation map
),
激
活
图
给
出
了
在
每
个
空
间
位
置
处
滤
波
器
的
反
应
。
直
观
地
来
说
,
网络
会
让
滤
波
器
学
习
到
当
它
看
到
某
些
类
型
的
视觉
特
征
时
就
激
活
,
具
体
的
视觉
特
征
可
能
是某
些
方
位
上
的
边
界
,
或
者
在
第
一
层
上
某
些
颜
色
的
斑
点
,
甚
至
可
以
是
网络
更
高
层
上
的
蜂
巢
状
或
者
车
轮
状
图
案
。
在
每
个
卷
积
层
上,
我
们会
有
一
整
个
集
合
的
滤
波
器
(
比
如
12
个),
每
个
都
会
生
成
一个不
同
的
二
维
激
活
图
。
将
这
些
激
活
映
射
在
深
度
方
向
上
层
叠
起
来
就
生
成
了
输
出
数据
。
以
大
脑
做
比
喻
:
如
果
你
喜
欢
用
大
脑
和
生
物
神
经
元
来
做
比
喻
,
那
么
输
出
的
3D
数据
中
的
每
个
数据
项
可
以
被
看
做
是
神
经
元
的
一个
输
出
,
而
该
神
经
元
只
观
察
输
入
数据
中
的
一
小
部
分
,
并
且
和
空
间
上
左
右
两
边
的
所
有
神
经
元共
享
参
数
(
因
为
这
些
数
字
都
是
使
用
同
一个
滤
波
器
得
到
的
结
果
)
。
现
在
开
始
讨论
神
经
元
的
连
接
,
它
们
在
空
间
中
的
排
列
,
以
及
它
们
参
数
共
享
的
模
式
。
局
部连
接
:
在
处
理
图
像
这
样
的
高
维
度
输
入
时
,
让
每
个
神
经
元
都
与
前
一
层
中
的
所
有
神
经
元
进
行
全
连
接
是
不
现
实
的
。
相
反
,
我
们
让
每
个
神
经
元
只
与
输
入
数据
的
一个
局
部
区
域
连
接
。
该
连
接
的
空
间
大
小
叫
做
神
经
元
的
感
受
野
(
receptive field
)
,
它
的
尺寸
是
一个
超
参
数
(
其
实就
是
滤
波
器
的
空
间
尺寸
)
。
在
深
度
方
向
上,
这
个
连
接
的
大
小
总
是
和
输
入
量
的
深
度
相
等
。
需
要
再
次
强
调
的
是
,
我
们
对
待
空
间
维
度
(
宽
和
高
)与
深
度
维
度
是
不
同
的
:
连
接
在
空
间
(
宽
高
)上
是
局
部
的
,
但
是
在
深
度
上
总
是
和
输
入
数据
的
深
度
一
致
。
例
1
:
假
设
输
入
数据
体
尺寸
为
[32x32x3]
(
比
如
CIFAR-10
的
RGB
图
像
),
如
果
感
受
野
(
或
滤
波
器
尺寸
)
是
5x5
,
那
么
卷
积
层
中
的
每
个
神
经
元
会
有
输
入
数据
体中
[5x5x3]
区
域
的
权
重
,
共
5x5x3=75
个
权
重
(
还
要
加
一个
偏
差
参
数
)
。
注
意
这
个
连
接
在
深
度
维
度
上
的
大
小
必
须
为
3
,
和
输
入
数据
体
的
深
度
一
致
。
例
2
:
假
设
输
入
数据
体
的
尺寸
是
[16x16x20]
,
感
受
野
尺寸
是
3x3
,
那
么
卷
积
层
中
每
个
神
经
元
和
输
入
数据
体
就
有
3x3x20=180
个
连
接
。
再
次
提
示
:
在
空
间
上
连
接
是
局
部
的
(
3x3
),
但
是
在
深
度
上
是
和
输
入
数据
体
一
致
的
(
20
)
。
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