CNN中的卷积操作与参数共享
卷积神经网络（Convolutional Neural Networl, CNN）的两大核心思想： 局部连接（Local Connectivity） 参数共享（Parameter Sharing） 两者共同的一个关键作用就是减少模型的参数量，使运算更加简洁、高效，能够运行 ...
原文：CNN中的卷积操作的参数数计算
之前一直以为卷积是二维的操作，而到今天才发现卷积其实是在volume上的卷积。比如输入的数据是channels height width ，我们定义一个核函数大小为 ，则输出是 。实际核函数的参数量是 channels，在本例子中就是 。 举例： 假设输入的tensor是 ，定义一个大小为 的kernel，如果进行一个conv d操作，输出的feature map是 的话，那么这个conv d涉及 ...
2017-12-26 21:18 0 4258 推荐指数：
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