Conv1D、Conv2D、Conv3D
由于计算机视觉的大红大紫，二维卷积的用处范围最广。因此本文首先介绍二维卷积，之后再介绍一维卷积与三维卷积的具体流程，并描述其各自的具体应用。 1. 二维卷积 图中的输入的数据维度为14×14">14×1414×14，过滤器大小为5
 ...
原文：Conv1D和Conv2D的区别
我的答案是，在Conv D输入通道为 的情况下，二者是没有区别或者说是可以相互转化的。首先，二者调用的最后的代码都是后端代码 以TensorFlow为例，在tensorflow backend.py里面可以找到 ： x tf.nn.convolution input x, filter kernel, dilation rate dilation rate, , strides strides, ...
2019-06-02 19:56 0 804 推荐指数：
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