转自 https://blog.csdn.net/sscc_learning/article/details/79814146 ...
卷积神经网络中 channels 分为三种: :最初输入的图片样本的 channels ,取决于图片类型,比如RGB, channels :卷积操作完成后输出的 out channels ,取决于卷积核的数量。此时的 out channels 也会作为下一次卷积时的卷积核的 in channels :卷积核中的 in channels ,就是上一次卷积的 out channels ,如果是第一次做 ...
2019-11-06 14:09 0 1287 推荐指数:
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在深度学习的算法学习中,都会提到 channels 这个概念。在一般的深度学习框架的 conv2d 中,如 tensorflow 、mxnet,channels 都是必填的一个参数。 channels 该如何理解?先看一看不同框架中的解释文档。 首先,是 tensorflow 中给出 ...
在一般的深度学习框架的 conv2d 中,如 tensorflow、mxnet,channel 都是必填的一个参数 在 tensorflow 中,对于输入样本中 channels 的含义,一般是RGB图片,channels的数量是3(R、G、B)。而灰度图是的channels ...
转载自:https://www.jianshu.com/p/bf8749e15566 今天介绍卷积网络中一个很重要的概念,通道(Channel),也有叫特征图(feature map)的。 首先,之前的文章也提到过了,卷积网络中主要有两个操作,一个是卷积 ...
转载自:https://www.jianshu.com/p/bf8749e15566 今天介绍卷积网络中一个很重要的概念,通道(Channel),也有叫特征图(feature map)的。 首先,之前的文章也提到过了,卷积网络中主要有两个操作,一个是卷积 ...
4.1卷积神经网络 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~ 吴恩达老师课程原地址 1.6多通道卷积 原理 对于一个多通道的卷积操作,可以将卷积核设置为一个立方体,则其从左上角开始向右移动然后向下移动,这里设置Padding模式为VALID,步长为1. 注意 ...
我们将先描述卷积神经⽹络中卷积层和池化层的⼯作原理,并解释填充、步幅、输⼊通道和输出通道的含义。掌握了这些基础知识以后,我们将探究数个具有代表性的深度卷积神经⽹络的设计思路。 卷积神经⽹络是含有卷积层(convolutional layer)的神经⽹络,以常见的二维卷积层为例,它有⾼和宽 ...
先简单理解一下卷积这个东西。 (以下转自https://blog.csdn.net/bitcarmanlee/article/details/54729807 知乎是个好东西) 1.知乎上排名最高的解释 首先选取知乎上对卷积物理意义解答排名最靠前的回答。 不推荐用“反转/翻转/反褶/对称 ...