《python深度學習》筆記---5、CNN的多個卷積核為什么能提取到不同的特征 一、總結 一句話總結： 過濾器的權重是隨機初始化的 只有卷積核學習到不同的特征，才會減少成本函數 隨機初始化的權重可能會確保每個過濾器收斂到成本函數的不同的局部最小值。每個過濾器開始模仿其他過濾器是不可能 ...

先講一下是怎么卷積的。一般輸入的是RGB顏色空間的圖片，即有三個通道。可以理解為這三個通道的每個對應的數值組合在一起表示了這一張圖片。 卷積操作過程：（通道數變化的原理） 先從一張示意圖說起，卷積基礎概念和操作步驟就不啰嗦了，只講這張圖，大意就是，有in-channel ...

以一張圖片作為開始吧： 這里的輸入數據是大小為(8×8)的彩色圖片，其中每一個都稱之為一個feature map，這里共有3個。所以如果是灰度圖，則只有一個feature map。 進行卷積操作時，需要指定卷積核的大小，圖中卷積核的大小為3，多出來的一維3不需要在代碼中指定，它會 ...

每個卷積核具有長、寬、深三個維度。 卷積核的長、寬都是人為指定的，長X寬也被稱為卷積核的尺寸，常用的尺寸為3X3，5X5等；卷積核的深度與當前圖像的深度（feather map的張數）相同，所以指定卷積核時，只需指定其長和寬兩個參數。 例如，在原始圖像層 （輸入層），如果圖像是灰度圖像 ...

1.原理 對於1*1的卷積核來說,實際上就是實現不同通道數據之間的計算,由於卷積窗口為1*1,那么他不會對同一通道上相鄰的數據進行改變,而是將不同通道之間的數據進行相加. 輸入和輸出具有相同的高和寬。輸出中的每個元素來自輸入中在高和寬上相同位置的元素在不同通道之間的按權重累加 ...

濾波器的大小選擇 大部分卷積神經網絡都會采用逐層遞增（1⇒ 3 ⇒ 5 ⇒ 7）的方式。 每經過一次池化層，卷積層過濾器的深度都會乘以 2； 卷積神經網絡中卷積核越小越好嗎？ 多個小的卷積核疊加使用要遠比一個大的卷積核單獨使用效果要好的多，在連通性不變的情況下，大大降低了參數 ...

　　卷積是圖像處理中一個操作，是kernel在圖像的每個像素上的操作。Kernel本質上一個固定大小的矩陣數組，其中心點稱為錨點(anchor point)。把kernel放到像素數組之上，求錨點周圍覆蓋的像素乘積之和（包括錨點），用來替換錨點覆蓋下像素點值稱為卷積處理。數學表達 ...

第一次接觸的時候，已經理解了，但是過了一段時間，就有點忘了下面這兩篇文章，不錯！可以幫助回憶與理解。 https://blog.csdn.net/zyqdragon/article/details/ ...