Pytorch学习笔记15----nn.Conv2d与Conv3d参数理解、单通道与多通道卷积理解
1.Conv3d Parameters： in_channels(int) – 输入信号的通道 out_channels(int) – 卷积产生的通道 kernel_size(int or tuple) - 卷积核的尺寸 stride(int or tuple ...
原文：对于机器学习中多通道卷积经常理解不太精确，这里有篇讲的不错的
http: blog.csdn.net zy article details . 多通道图像卷积基础知识介绍 缩进在介绍RPN前，还要多解释几句基础知识，已经懂的看官老爷跳过就好。 对于单通道图像 单卷积核做卷积，第一章中的图 已经展示了 对于多通道图像 多卷积核做卷积，计算方式如下： 图 多通道 多卷积核做卷积示意图 摘自Theano教程 缩进如图 ，输入图像layer m 有 个通道，同时有 ...
2017-10-13 14:40 0 2093 推荐指数：
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