【深度學習】CNN 中 1x1 卷積核的作用
【深度學習】CNN 中 1x1 卷積核的作用 最近研究 GoogLeNet 和 VGG 神經網絡結構的時候，都看見了它們在某些層有采取 1x1 作為卷積核，起初的時候，對這個做法很是迷惑，這是因為之前接觸過的教材的例子中最小的卷積核 ...
原文：關於深度學習中卷積核操作
直接舉例進行說明輸出圖片的長和寬。 輸入照片為： ， 這是用一個Filter得到的結果，即使一個activation map。 filter 總會自動擴充到和輸入照片一樣的depth 。 當我們用 個 的Filter時，我們將會得到 個分開的activation maps，如圖所示： 得到的 新照片 的大小為： . 其實，每個卷積層之后都會跟一個相應的激活函數 activation functio ...
2017-05-03 10:19 0 15367 推薦指數：
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