解析： 一般而言，深度卷积网络是一层又一层的。 层的本质是特征图, 存贮输入数据或其中间表示值。一组卷积核则是联系前后两层的网络参数表达体, 训练的目标就是每个卷积核的权重参数组。描述网络模型中某层的厚度，通常用名词通道channel数或者特征图feature map数。 不过人们更习惯 ...

声明： 1. 我和每一个应该看这篇博文的人一样，都是初学者，都是小菜鸟，我发布博文只是希望加深学习印象并与大家讨论。 2. 我不确定的地方用了“应该”二字 首先，通俗说一下，CNN的存在是为了解决两个主要问题： 1. 权值太多。这个随便一篇博文都能解释 2. 语义理解。全连接网络结构处理 ...

一、卷积网络基本概念 作用： 也可以称作为滤波器，是消除噪声(在图像上是指引起较强视觉效果的孤立像素点或像素块)，提取主要研究对象。 优点： 参数共享 利用BP自动学习权重特征 缺点： 需要大量的有监督数据 特征： 较浅的卷积层感受野较小，学习到一些局部区域的特征。较深的卷积层 ...

CNN中feature map、卷积核、卷积核的个数、filter、channel的概念解释 参考链接： https://blog.csdn.net/xys430381_1/article/details/82529397 作者写的很好，解决了很多基础问题。 feather map ...

卷积核的参数量和计算量 卷积计算量 通常只看乘法计算量： 标准卷积方式 C代表通道数，Ci输入通道数，C0为输出通道数。H*W为长宽 如下图；当前特征图Ci * H * W ,把特征图复制C0个，分别与3*3*Ci的卷积核进行卷积，输出特征图大小C0 * H * W ...

原文地址：https://blog.csdn.net/xys430381_1/article/details/82529397 feature map、卷积核、卷积核个数、filter、channel的概念解释 feather map的理解 在cnn的每个卷积层，数据都是 ...

【深度学习】CNN 中 1x1 卷积核的作用 最近研究 GoogLeNet 和 VGG 神经网络结构的时候，都看见了它们在某些层有采取 1x1 作为卷积核，起初的时候，对这个做法很是迷惑，这是因为之前接触过的教材的例子中最小的卷积核 ...

为什么CNN中的卷积核一般都是奇数 为什么CNN中的卷积核一般都是奇奇数*奇数，没有偶数*偶数的？ 咱们经常见到的多为 3 * 3、5*5;怎么从来没有见过 4*4，6*6 之类的卷积核？无论奇数 or 偶数，都是能够做卷积的呀 之前学习的时候真的没有想过这些问题，再复习时，觉得全是 ...