卷积神经网络（CNN）中卷积的实现
卷积运算本质上就是在滤波器和输入数据的局部区域间做点积，最直观明了的方法就是用滑窗的方式，c++简单实现如下: 直接用滑窗的方法计算卷积，效率比较低，因此一般把卷积操作转换为矩阵乘法。这样可以高效的利用优化之后的矩阵乘法，具体可以参考Caffe中 ...
原文：卷积网络CNN中各种常见卷积过程
卷积 Convolution 卷积核也称为滤波器filter。滤波器大小为，其中为深度，和输入feature map的channel数相同。每一层的filter数量和输出channel数相同。输入的每个channel和对应深度的卷结核进行卷积，然后加和，组成输出的一个channel。 卷积过程 对于filter ，表示个卷积核深度为的位置在行列的参数。对于输入和输出表示个channel的行列的值 ...
2020-02-17 14:16 0 998 推荐指数：
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