关于输入图像Size不固定的讨论
关于输入图像Size不固定的讨论 【转】对于大小可变的输入，深度学习模型如何处理？ 转自知乎一个小问题：深度学习模型如何处理大小可变的输入 前几天在学习花书的时候，和小伙伴们讨论了“CNN如何处理可变大小的输入”这个问题。进一步引申到“对于大小可变的输入，深度学习模型如何处理 ...
原文：为什么CNN需要固定输入图像的尺寸
全连接层的输入是固定大小的，如果输入向量的维数不固定，那么全连接的权值参数的量也是不固定的，就会造成网络的动态变化，无法实现参数训练目的。 全连接层的计算其实相当于输入的特征图数据矩阵和全连接层权值矩阵进行内积，在配置一个网络时，全连接层的参数维度是固定的，所以两个矩阵要能够进行内积，则输入的特征图的数据矩阵维数也需要定。 大家都知道，，全连接神经网络结构一旦固定，需要学习的参数w是固定的，例如 ...
2020-05-28 09:13 0 1104 推荐指数：
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