CNN中feature map、卷積核、卷積核的個數、filter、channel的概念解釋
CNN中feature map、卷積核、卷積核的個數、filter、channel的概念解釋 參考鏈接： https://blog.csdn.net/xys430381_1/article/details/82529397 作者寫的很好，解決了很多基礎問題。 feather map ...
原文：CNN中的卷積核及TensorFlow中卷積的各種實現
聲明： . 我和每一個應該看這篇博文的人一樣，都是初學者，都是小菜鳥，我發布博文只是希望加深學習印象並與大家討論。 . 我不確定的地方用了 應該 二字 首先，通俗說一下，CNN的存在是為了解決兩個主要問題： . 權值太多。這個隨便一篇博文都能解釋 . 語義理解。全連接網絡結構處理每一個像素時，其相鄰像素與距離很遠的像素無差別對待，並沒有考慮圖像內容的空間結構。換句話說，打亂圖像像素的輸入順序，結果 ...
2017-07-01 18:56 1 22404 推薦指數：
相關推薦
CNN中feature map、卷積核、卷積核個數、filter、channel的概念解釋，以及CNN 學習過程中卷積核更新的理解
原文地址：https://blog.csdn.net/xys430381_1/article/details/82529397 feature map、卷積核、卷積核個數、filter、channel的概念解釋 feather map的理解 在cnn的每個卷積層，數據都是 ...
【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 ...
為什么CNN中的卷積核一般都是奇數
為什么CNN中的卷積核一般都是奇數 為什么CNN中的卷積核一般都是奇奇數*奇數，沒有偶數*偶數的？ 咱們經常見到的多為 3 * 3、5*5;怎么從來沒有見過 4*4，6*6 之類的卷積核？無論奇數 or 偶數，都是能夠做卷積的呀 之前學習的時候真的沒有想過這些問題，再復習時，覺得全是 ...
CNN中feature map、卷積核、卷積核個數、filter、channel的概念解釋，以及CNN 學習過程中卷積核更新的理解
具體可以看這篇文章，寫的很詳細。https://blog.csdn.net/xys430381_1/article/details/82529397 ...
CNN中feature map、卷積核、卷積核個數、filter、channel的概念解釋，以及CNN 學習過程中卷積核更新的理解
feature map、卷積核、卷積核個數、filter、channel的概念解釋 feather map的理解 在cnn的每個卷積層，數據都是以三維形式存在的。你可以把它看成許多個二維圖片疊在一起（像豆腐皮一樣），其中每一個稱為一個feature map。 feather map 是怎么生成 ...
TensorFlow中與卷積核有關的各參數的意義
以自帶models中mnist的convolutional.py為例： 1.filter要與輸入數據類型相同（float32或float64），四個參數為`[filter_height, filter_width, in_channels, out_channels]`，即卷積核的高/寬 ...
CNN中各類卷積總結：殘差、shuffle、空洞卷積、變形卷積核、可分離卷積等
CNN從2012年的AlexNet發展至今，科學家們發明出各種各樣的CNN模型，一個比一個深，一個比一個准確，一個比一個輕量。我下面會對近幾年一些具有變革性的工作進行簡單盤點，從這些充滿革新性的工作中探討日后的CNN變革方向。 注：水平所限，下面的見解或許有偏差，望大牛指正。另外只介紹 ...