了解1D和3D卷积神经网络 | Keras
当我们说卷积神经网络（CNN）时，通常是指用于图像分类的2维CNN。但是，现实世界中还使用了其他两种类型的卷积神经网络，即1维CNN和3维CNN。在本指南中，我们将介绍1D和3D CNN及其在现实世界中的应用。我假设你已经大体上熟悉卷积网络的概念。 2维CNN | Conv2D ...
原文：如何理解3D卷积神经网络核中的参数？
输出 输出的图片大小 stride 控制，CNN卷积核一次挪动多少。 单张图片的大小没有发生变化 ，对应D H W m nn.Conv d , , , stride 代表，卷积前，的时间尺度。可以理解为用了 个时刻的图片 代表，卷积后，的时间尺度。第一个时间尺度上的feature map等于之前的 个时刻的卷积结果。第二个同样是之前的 个时刻的卷积结果。以此类推，一共有 个新的时刻。 卷积和的大 ...
2022-03-20 21:36 0 763 推荐指数：
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