深度学习面试题16：小卷积核级联卷积VS大卷积核卷积
目录 感受野 多个小卷积核连续卷积和单个大卷积核卷积的作用相同 小卷积核的优势 参考资料 感受野 在卷积神经网络中，感受野（Receptive Field）的定义是卷积神经网络每一层输出的特征图（feature ...
原文：深度学习面试题15：卷积核需要旋转180度
目录 举例 结论 参考资料 在一些书籍和博客中所讲的卷积 一个卷积核和输入的对应位置相乘，然后累加 不是真正意义上的卷积。根据离散卷积的定义，卷积核是需要旋转 的。 按照定义来说，一个输入和一个卷积核做卷积操作的流程是： 卷积核旋转 对应位置相乘，然后累加 举例 下面这个图是常见的卷积运算图： 中间的卷积核，其实是已经旋转过 度的 即，做卷积的两个矩阵其实是 , , , , , , , , , , ...
2019-07-19 11:30 0 1235 推荐指数：
相关推荐
深度学习面试题16：小卷积核级联卷积VS大卷积核卷积
目录 感受野 多个小卷积核连续卷积和单个大卷积核卷积的作用相同 小卷积核的优势 参考资料 感受野 在卷积神经网络中，感受野（Receptive Field）的定义是卷积神经网络 ...
深度学习面试题19：1*1卷积核的作用
目录 举例 在Inception module上的应用 参考资料 可以减少计算量，可以增加非线性判别能力 举例 假设有1个高为30、宽为40，深度为200的三维张量与55个高为5、宽为5、深度为200的卷积核same卷积 ...
关于深度学习中卷积核操作
，如图所示： 得到的“新照片”的大小为：28*28*6. 其实，每个卷积层之后都会跟一个相应的 ...
深度学习—1*1卷积核
主要作用： 1、跨通道的特征整合 2、特征通道的升维和降维 3、减少卷积核参数（简化模型），对于单通道feature map 用单核卷积即为乘以一个参数，而一般情况都是多核卷积多通道，实现多个feature map的线性组合 4、可以实现与全连接层等价的效果。如在faster-rcnn ...
深度学习——1×1卷积核理解
1 - 引入 在我学习吴恩达老师Deeplearning.ai深度学习课程的时候，老师在第四讲卷积神经网络第二周深度卷积网络：实例探究的2.5节网络中的网络以及1×1卷积对1×1卷积做了较为详细且通俗易懂的解释。现自己做一下记录。 2 - 1×1卷积理解 假设当前输入张量维度 ...
【深度学习】CNN 中 1x1 卷积核的作用
【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 ...
深度学习面试题30：卷积的梯度反向传播
目录 基础概念 自定义一个网络为例 初始化模型参数 计算卷积核上的梯度 梯度更新 PyTorch实战 参考资料 在很多机器学习的资料中，对梯度反向传播在全连接神经网络的应用介绍的比较多；但是较少有介绍过卷积网络的梯度是如何反向传播的，这也是知乎公司 ...