InceptionV3----連續小卷積層代替大卷積層
一、介紹 一個5*5的卷積核可以被連續的2個3*3卷積核代替，每個卷積核都經過激活。 1個5*5的卷積核，也可以被2個連續的1*5和5*1卷積核代替。 如圖，中間的圖用2個3*3的卷積核代替了5*5的卷積核。右邊的圖引入了1*n和n*1的卷積核 二、作用 1.作者說，在網 ...
原文：FCN用卷積層代替FC層原因（轉）
分類任務 CNN對於常見的分類任務，基本是一個魯棒且有效的方法。例如，做物體分類的話，入門級別的做法就是利用caffe提供的alexnet的模型，然后把輸出的全連接層稍稍修改稱為自己想要的類別數，然后再根據實際需要修改網絡模型 通常是瘦身 。下面記錄幾個point。 關於crop 一般在訓練的時候會利用兩個手段做data augmentation，分別是mirror和crop。其中，mirror沒 ...
2017-06-07 23:53 0 5438 推薦指數：
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1. 卷積層（Convolution Layer）：由若干個卷積核f（filter）和偏移值b組成，（這里的卷積核相當於權值矩陣），卷積核與輸入圖片進行點積和累加可以得到一張feature map。 卷積層的特征： （1）網絡局部連接：卷積核每一次僅作用於圖片的局部 （2）卷積核權值共享 ...
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值得再度好多遍：https://www.cnblogs.com/wj-1314/p/9593364.html 摘抄自‘ 戰爭熱誠’ 的博文 權值共享： 下圖左：如果我們有1000x1000像素的圖像，有1百萬個隱層神經元，那么他們全連接的話（每個隱層神經元都連接圖像的每一個 ...