CNN的卷积核是单层的还是多层的？
解析： 一般而言，深度卷积网络是一层又一层的。 层的本质是特征图, 存贮输入数据或其中间表示值。一组卷积核则是联系前后两层的网络参数表达体, 训练的目标就是每个卷积核的权重参数组。描述网络模型中某层的厚度，通常用名词通道channel数或者特征图feature map数。 不过人们更习惯 ...
原文：CNN详解——包括反卷积、卷积核的种类
一 卷积网络基本概念 作用： 也可以称作为滤波器，是消除噪声 在图像上是指引起较强视觉效果的孤立像素点或像素块 ，提取主要研究对象。 优点： 参数共享 利用BP自动学习权重特征 缺点： 需要大量的有监督数据 特征： 较浅的卷积层感受野较小，学习到一些局部区域的特征。较深的卷积层具有较大的感受野，能够学习到更加抽象一些的特征 图像更加精华的内容 。 具有平移不变性 translation invar ...
2019-11-29 16:16 0 338 推荐指数：
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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 ...
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卷积层、卷积核
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 ...
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 ...
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feature map、卷积核、卷积核个数、filter、channel的概念解释 feather map的理解 在cnn的每个卷积层，数据都是以三维形式存在的。你可以把它看成许多个二维图片叠在一起（像豆腐皮一样），其中每一个称为一个feature map。 feather map 是怎么生成 ...