卷积神经网络中卷积层和池化层
卷积神经网络中卷积层和池化层 https://www.cnblogs.com/wj-1314/p/9593364.html 为什么要使用卷积呢？ 在传统的神经网络中，比如多层感知机（MLP），其输入通常是一个特征向量，需要人工设计特征，然后将这些特征计算的值组成特征向量，在过去几十年的经验 ...
原文：【综述】神经网络中不同类型的卷积层
在计算机视觉中，卷积是最重要的概念之一。同时研究人员也提出了各种新的卷积或者卷积组合来进行改进，其中有的改进是针对速度 有的是为了加深模型 有的是为了对速度和准确率的trade off。本文将简单梳理一下卷积神经网络中用到的各种卷积核以及改进版本。文章主要是进行一个梳理，着重讲其思路以及作用。 目录 . Convolution . x Pointwise Convolutions . Spatia ...
2020-03-14 19:51 0 1080 推荐指数：
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