关于深度学习中卷积核操作
，如图所示： 得到的“新照片”的大小为：28*28*6. 其实，每个卷积层之后都会跟一个相应的 ...
原文：深度学习-边缘检测卷积核阐述、padding的意义、三维卷积
左边 的部分表示较亮的部分，可以看到将左边图片中间的线 gt 右边图片扩大加粗了。 区分 两者的变化。 padding的意义： n p f 有步长 n p f s 第一 防止图片经过多次卷积之后大小变的很小 第二 公平对待图片中所有的信息，不会偏心于中心区域的图片 valid 卷积：不使用padding same卷积：使用padding，使得结果大小和初始大小相同。 tricks：卷积核大小一般是 ...
2021-10-01 19:49 0 94 推荐指数：
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深度学习—1*1卷积核
主要作用： 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），对于单通道feature map 用单核卷积即为乘以一个参数，而一般情况都是多核卷积多通道，实现多个feature map的线性组合 4、可以实现与全连接层等价的效果。如在faster-rcnn ...
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1 - 引入 在我学习吴恩达老师Deeplearning.ai深度学习课程的时候，老师在第四讲卷积神经网络第二周深度卷积网络：实例探究的2.5节网络中的网络以及1×1卷积对1×1卷积做了较为详细且通俗易懂的解释。现自己做一下记录。 2 - 1×1卷积理解 假设当前输入张量维度 ...
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