在卷积层中需要多少个神经元来处理尺寸为32 * 32的图像 32个过滤器，内核大小为3 *3。我知道输入神经元将为32 * 32即1024，但是如何计算隐藏卷积层中所需的神经元
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卷积层由过滤器组成，我不认为它们通常被称为神经元。因此，我想您的问题的答案是32。还要注意，内核大小和映像大小无关紧要。内核大小会影响参数的数量，但（显然）不会影响过滤器的数量。
这就是卷积层的要点-输入的大小无关紧要，参数的数量是固定的。
答案 1 :(得分：0)
没有定义网络中隐藏单元数的固定方法或术语（您将其称为神经元），但是建议使隐藏单元数小于要素数。
示例：您的输入要素的大小为256（16 x 16图像），隐藏单元的数量应小于256，以确保良好的配合并防止过度配合！ 更多的神经元将过度拟合数据，从而导致高方差（测试集误差大于训练误差）