卷积神经网络中 channels 分为三种： (1):最初输入的图片样本的 channels ，取决于图片类型，比如RGB, channels=3 (2):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 ...

是1； mxnet 中，一般channels的含义是：每个卷积层中卷积核的数量。 为了更好的理解，下面举个 ...

自今年七月份以来，一直在实验室负责卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN），期间配置和使用过theano和cuda-convnet、cuda-convnet2。为了增进CNN的理解和使用，特写此博文，以其与人交流，互有增益。正文之前，先说几点自己对于CNN ...

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 ...

　　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 ...

卷积神经网络(CNN) 在前面我们讲述了DNN的模型与前向反向传播算法。而在DNN大类中，卷积神经网络(Convolutional Neural Networks，以下简称CNN)是最为成功的DNN特例之一。CNN广泛的应用于图像识别，当然现在也应用于NLP等其他领域，本文我们就对CNN的模型 ...

1. 卷积神经网络结构介绍 卷积神经网络 – CNN 最擅长的就是图片的处理。它受到人类视觉神经系统的启发。 CNN 有2大特点： 能够有效的将大数据量的图片降维成小数据量 能够有效的保留图片特征，符合图片处理的原则 目前 CNN 已经得到了广泛的应用，比如：人脸识别 ...

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 ...