CNN-利用1*1进行降维和升维
降维： 比如某次卷积之后的结果是W*H*6的特征，现在需要用1*1的卷积核将其降维成W*H*5，即6个通道变成5个通道： 通过一次卷积操作，W*H*6将变为W*H*1，这样的话，使用5个1*1的卷积核，显然可以卷积出5个W*H*1，再做通道的串接操作，就实现了W*H*5。 升 ...
原文：神经网络中的降维和升维方法 (tensorflow & pytorch)
大名鼎鼎的UNet和我们经常看到的编解码器模型，他们的模型都是先将数据下采样，也称为特征提取，然后再将下采样后的特征恢复回原来的维度。这个特征提取的过程我们称为 下采样 ，这个恢复的过程我们称为 上采样 ，本文就专注于神经网络中的下采样和上采样来进行一次总结。写的不好勿怪哈。 神经网络中的降维方法 池化层 池化层 平均池化层 最大池化层 ，卷积 平均池化层 pytorch nn.AvgPool ...
2021-01-09 19:46 0 2500 推荐指数：
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