以自带models中mnist的convolutional.py为例： 　　1.filter要与输入数据类型相同（float32或float64），四个参数为`[filter_height, filter_width, in_channels, out_channels]`，即卷积核的高/宽 ...

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 ...

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 ...

使用更小卷积核的作用 使用更小的卷积核是当前在保证网络精度的情况下，减少参数的趋势之一，在VGG16中，使用了3个3*3卷积核来代替7*7卷积核，使用了2个3*3卷积核来代替5*5卷积核 ...

以一张图片作为开始吧： 这里的输入数据是大小为(8×8)的彩色图片，其中每一个都称之为一个feature map，这里共有3个。所以如果是灰度图，则只有一个feature map。 进行卷积操作时，需要指定卷积核的大小，图中卷积核的大小为3，多出来的一维3不需要在代码中指定，它会 ...

每个卷积核具有长、宽、深三个维度。 卷积核的长、宽都是人为指定的，长X宽也被称为卷积核的尺寸，常用的尺寸为3X3，5X5等；卷积核的深度与当前图像的深度（feather map的张数）相同，所以指定卷积核时，只需指定其长和宽两个参数。 例如，在原始图像层 （输入层），如果图像是灰度图像 ...

1.原理 对于1*1的卷积核来说,实际上就是实现不同通道数据之间的计算,由于卷积窗口为1*1,那么他不会对同一通道上相邻的数据进行改变,而是将不同通道之间的数据进行相加. 输入和输出具有相同的高和宽。输出中的每个元素来自输入中在高和宽上相同位置的元素在不同通道之间的按权重累加 ...

滤波器的大小选择 大部分卷积神经网络都会采用逐层递增（1⇒ 3 ⇒ 5 ⇒ 7）的方式。 每经过一次池化层，卷积层过滤器的深度都会乘以 2； 卷积神经网络中卷积核越小越好吗？ 多个小的卷积核叠加使用要远比一个大的卷积核单独使用效果要好的多，在连通性不变的情况下，大大降低了参数 ...