卷积神经网络（Convolutional Neural Networl, CNN）的两大核心思想： 局部连接（Local Connectivity） 参数共享（Parameter Sharing） 两者共同的一个关键作用就是减少模型的参数量，使运算更加简洁、高效，能够运行 ...

1 TensorFlow中用到padding的地方 在TensorFlow中用到padding的地方主要有tf.nn.conv2d()，tf.nn.max_pool()，tf.nn.avg_pool ...

。所以，我们有了这样的想法：可不可以让每次跌代随机的去更新网络参数（weights），引入这样的随机性就可以增加网络gene ...

本文摘自看完还不懂卷积神经网络“感受野”？那你来找我 作者：程序_小白链接：https://www.jianshu.com/p/9305d31962d8 一、到底什 ...

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 ...

卷积操作是使用一个二维卷积核在在批处理的图片中进行扫描，具体的操作是在每一张图片上采用合适的窗口大小在图片的每一个通道上进行扫描。 权衡因素：在不同的通道和不同的卷积核之间进行权衡 在tensorflow中的函数为例： conv2d: 任意的卷积核，能同时在不同的通道上面进行卷积操作 ...

https://blog.csdn.net/stdcoutzyx/article/details/49022443 ...

CNN中减少网络的参数的三个思想： 1） 局部连接（Local Connectivity） 2） 权值共享（Shared Weights） 3） 池化（Pooling） 局部连接 　　局部连接是相对于全连接来说的。全连接示意图如下： 　　比如说，输入图像为1000 ...