第十七节，深度学习模型的训练技巧-优化卷积核，多通道卷积
在使用卷积神经网络时，我们也总结了一些训练技巧，下面就来介绍如何对卷积核进行优化，以及多通道卷积技术的使用。 一 优化卷积核 在实际的卷积训练中，为了加快速度，常常把卷积核裁开。比如一个3x3的卷积核，可以裁成一个3x1和1x3的卷积核(通过矩阵乘法得知)，分别对原有输入做卷积运算 ...
原文：图片的通道数和卷积核的深度
卷积过程中，输入层有多少个通道，滤波器就要有多少个通道，但是滤波器的数量是任意的，滤波器的数量决定了卷积后 featuremap 的通道数 与result区别 。 如果把输入当做一个立方体的话，那么 filter 也是一个立方体，它们卷积的结果也是一个立方体，并且上面中 input filter Result 的通道都是一致的。 但卷积过程的最后一步要包括生成 feature，很简单，将 Res ...
2018-11-08 16:50 5 7914 推荐指数：
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第六节：深度学习的模型训练技巧——优化卷积核，多通道卷积，批量归一化
1、优化卷积核技术 在实际的卷积训练中，为了加快速度，常常把卷积核裁开。比如一个3x3的卷积核，可以裁成一个3x1和1x3的卷积核(通过矩阵乘法得知)，分别对原有输入做卷积运算，这样可以大大提升运算的速度。 原理：在浮点运算中乘法消耗的资源比较多，我们目的就是尽量减少乘法运算。 比如对 ...
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