feature map 大小以及反卷积的理解
（1）边长的计算公式是： output_h =（originalSize_h+padding*2-kernelSize_h）/stride +1 输入图片大小为200×200，依次经过一层卷积（k ...
原文：什么是feature map（个人理解）
前序： 上图是输入是 x x 的彩色图片 彩色图片一般就是 个feature map 红绿蓝 彩色图片channel 的数量 ，经过 个不同的卷积核，则产生两个不同特征的输出 输出的图片就可以看做是feature map feature map的数量：该层卷积核的个数，有多少个卷积核，经过卷积就会产生多少个feature map 对应吴恩达讲的课程则是：有多少个滤波器就会产生多少个不同的特征，即滤 ...
2020-07-11 11:36 0 20031 推荐指数：
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