为什么CNN需要固定输入图像的尺寸
全连接层的输入是固定大小的，如果输入向量的维数不固定，那么全连接的权值参数的量也是不固定的，就会造成网络的动态变化，无法实现参数训练目的。 全连接层的计算其实相当于输入的特征图数据矩阵和全连接层权值矩阵进行内积，在配置一个网络时，全连接层的参数维度是固定的，所以两个矩阵要能够进行 ...
原文：关于输入图像Size不固定的讨论
关于输入图像Size不固定的讨论 转 对于大小可变的输入，深度学习模型如何处理 转自知乎一个小问题：深度学习模型如何处理大小可变的输入 前几天在学习花书的时候，和小伙伴们讨论了 CNN如何处理可变大小的输入 这个问题。进一步引申到 对于大小可变的输入，深度学习模型如何处理 这个更大的问题。因为这里面涉及到一些概念，我们经常搞混淆，比如RNN单元明明可以接受不同长度的输入，但我们却在实际训练时习惯于 ...
2021-11-14 15:25 0 4404 推荐指数：
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