第一次接触的时候，已经理解了，但是过了一段时间，就有点忘了下面这两篇文章，不错 可以帮助回忆与理解。 https: blog.csdn.net zyqdragon article details https: blog.csdn.net xys article details https: blog.csdn.net caomin hao article details ...
2020-07-10 16:48 0 855 推荐指数：
原文地址：https://blog.csdn.net/xys430381_1/article/details/82529397 feature map、卷积核、卷积核个数、filter、channel的概念解释 feather map的理解 在cnn的每个卷积层，数据都是 ...
具体可以看这篇文章，写的很详细。https://blog.csdn.net/xys430381_1/article/details/82529397 ...
feature map、卷积核、卷积核个数、filter、channel的概念解释 feather map的理解 在cnn的每个卷积层，数据都是以三维形式存在的。你可以把它看成许多个二维图片叠在一起（像豆腐皮一样），其中每一个称为一个feature map。 feather map 是怎么生成 ...
权值共享基本上有两种方法： 在同一特征图和不同通道特征图都使用共享权值，这样的卷积参数是最少的，例如上一层为30*30*40，当使用3*3*120的卷积核进行卷积时，卷积参数为：3*3*120个.(卷积跟mlp有区别也有联系一个神经元是平面排列，一个是线性排列) 第二种只在同一特征图上 ...
1*1的卷积核在NIN、Googlenet中被广泛使用，但其到底有什么作用也是一直困扰的问题，这里总结和归纳下在网上查到的自认为很合理的一些答案，包括1）跨通道的特征整合2）特征通道的升维和降维 3）减少卷积核参数（简化模型） 1 - 引入 在我学习吴恩达老师 ...
发现很多网络使用1×1的卷积核，实际就是对输入的一个比例缩放，因为1×1卷积核只有一个参数，这个核在输入上滑动，就相当于给输入数据乘以一个系数。（对于单通道和单个卷积核而言这样理解是可以的） 对于多通道和多个卷积核的理解，1×1卷积核大概有两方面的作用：1.实现跨通道的交互和信息整合（具有 ...
CNN中feature map、卷积核、卷积核的个数、filter、channel的概念解释 参考链接： https://blog.csdn.net/xys430381_1/article/details/82529397 作者写的很好，解决了很多基础问题。 feather map ...
以一张图片作为开始吧： 这里的输入数据是大小为(8×8)的彩色图片，其中每一个都称之为一个feature map，这里共有3个。所以如果是灰度图，则只有一个feature map。 进行卷积操作时，需要指定卷积核的大小，图中卷积核的大小为3，多出来的一维3不需要在代码中指定，它会 ...
