【深度学习】CNN 中 1x1 卷积核的作用
【深度学习】CNN 中 1x1 卷积核的作用 最近研究 GoogLeNet 和 VGG 神经网络结构的时候，都看见了它们在某些层有采取 1x1 作为卷积核，起初的时候，对这个做法很是迷惑，这是因为之前接触过的教材的例子中最小的卷积核 ...
原文：《python深度学习》笔记---5、CNN的多个卷积核为什么能提取到不同的特征
python深度学习 笔记 CNN的多个卷积核为什么能提取到不同的特征 一 总结 一句话总结： 过滤器的权重是随机初始化的 只有卷积核学习到不同的特征，才会减少成本函数 随机初始化的权重可能会确保每个过滤器收敛到成本函数的不同的局部最小值。每个过滤器开始模仿其他过滤器是不可能的，因为这几乎肯定会导致成本函数的增加，梯度下降算法不会让模型朝这个方向发展。 二 CNN的多个卷积核为什么能提取到不同的 ...
2020-10-08 20:44 0 566 推荐指数：
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