原文:理解为什么要将全连接层转化为卷积层

理解为什么要将全连接层转化为卷积层 .全连接层可以视作一种特殊的卷积 考虑下面两种情况: 特征图和全连接层相连,AlexNet经过五次池化后得到 的特征图,下一层全连接连向 个神经元,这个过程可以看做有 个 的卷积核和 的特征图进行卷积操作,最终得到 的特征图,等价与全连接得到 个神经元。 全连接层和全连接层相连,AlexNet的再下一层依然是 个神经元,即 个神经元和 个神经元全连接,由 我们得 ...

2018-07-23 21:11 6 9692 推荐指数:

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卷积连接之间的关系

1 卷积连接的概念 https://towardsdatascience.com/convolutional-neural-network-17fb77e76c05 2 卷积连接间关系 2.1 1 × 1卷积核的卷积连接 假设有一个三维图片输入,大小 ...

Sun Nov 14 07:47:00 CST 2021 2 3992
如何理解连接

有部分内容是转载的知乎的,如有侵权,请告知,删除便是,但由于是总结的,所以不一一列出原作者是who。 再次感谢,也希望给其他小白受益。 首先说明:可以不用连接的。 理解1: 卷积取的是局部特征,连接就是把以前的局部特征重新通过权值矩阵组装成完整的图。 因为用到了所有的局部特征 ...

Mon Apr 08 18:37:00 CST 2019 0 2563
深入理解卷积连接的作用意义

有部分内容是转载的知乎的,如有侵权,请告知,删除便是,但由于是总结的,所以不一一列出原作者是who。再次感谢,也希望给其他小白受益。首先说明:可以不用连接的。理解1:卷积取的是局部特征,连接就是把以前的局部特征重新通过权值矩阵组装成完整的图。因为用到了所有的局部特征,所以叫连接理解 ...

Sat May 18 20:02:00 CST 2019 0 2249
resnet18连接改成卷积

想要尝试一下将resnet18最后一连接改成卷积看会不会对网络效果和网络大小有什么影响 1.首先先对train.py中的更改是: train.py代码可见:pytorch实现性别检测 但是运行的时候出错: 1) [2, 512 ...

Sat Apr 27 00:00:00 CST 2019 0 4563
卷积神经网络示例( 卷积、池化连接

1 池化(Pooling layers) 除了卷积卷积网络也经常使用池化来缩减模型的大小,提高计算速度,同时提高所提取特征的鲁棒性。假如输入是一个 4×4 矩阵,用到的池化类型是最大池化(max pooling),执行最大池化的树池是一个 2×2 矩阵,即f=2,步幅是 2,即s ...

Wed Jul 28 04:49:00 CST 2021 0 224
 
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