神经网络中的降维和升维方法 (tensorflow & pytorch)
大名鼎鼎的UNet和我们经常看到的编解码器模型，他们的模型都是先将数据下采样，也称为特征提取，然后再将下采样后的特征恢复回原来的维度。这个特征提取的过程我们称为“下采样”，这个恢复的过程我们称为“上采样”，本文就专注于神经网络中的下采样和上采样来进行一次总结。写的不好勿 ...
原文：CNN-利用1*1进行降维和升维
降维： 比如某次卷积之后的结果是W H 的特征，现在需要用 的卷积核将其降维成W H ，即 个通道变成 个通道： 通过一次卷积操作，W H 将变为W H ，这样的话，使用 个 的卷积核，显然可以卷积出 个W H ，再做通道的串接操作，就实现了W H 。 升维： 比如某次卷积之后的结果是W H 的特征，现在需要用 的卷积核将其降维成W H ，即 个通道变成 个通道： 通过一次卷积操作，W H 将变成 ...
2017-11-22 20:06 0 3114 推荐指数：
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