原文:卷積神經網絡中的channel 和filter

在深度學習的算法學習中,都會提到channels這個概念。在一般的深度學習框架的conv d中,如tensorflow mxnet,channels都是必填的一個參數。 channels該如何理解 先看一看不同框架中的解釋文檔。 首先,是tensorflow中給出的,對於輸入樣本中channels的含義。一般的RGB圖片,channels數量是 紅 綠 藍 而monochrome圖片,channe ...

2018-07-11 16:00 0 8881 推薦指數:

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卷積神經網絡的通道 channel

卷積神經網絡 channels 分為三種: (1):最初輸入的圖片樣本的 channels ,取決於圖片類型,比如RGB, channels=3 (2):卷積操作完成后輸出的 out_channels ,取決於卷積核的數量。此時的 out_channels 也會作為下一次卷積時 ...

Wed Nov 06 22:09:00 CST 2019 0 1287
理解卷積神經網絡channel

在一般的深度學習框架的 conv2d ,如 tensorflow、mxnet,channel 都是必填的一個參數 在 tensorflow ,對於輸入樣本 channels 的含義,一般是RGB圖片,channels的數量是3(R、G、B)。而灰度圖是的channels ...

Fri May 24 19:50:00 CST 2019 0 481
卷積神經網絡

先簡單理解一下卷積這個東西。 (以下轉自https://blog.csdn.net/bitcarmanlee/article/details/54729807 知乎是個好東西) 1.知乎上排名最高的解釋 首先選取知乎上對卷積物理意義解答排名最靠前的回答。 不推薦用“反轉/翻轉/反褶/對稱 ...

Tue May 08 01:17:00 CST 2018 0 1091
卷積神經網絡

的全部(全像素全連接),並且只是簡單的映射,並沒有對物體進行抽象處理。 誰對誰錯呢?卷積神經網絡(C ...

Thu Mar 19 09:51:00 CST 2015 5 3398
卷積神經網絡對圖片分類-

接上篇:卷積神經網絡對圖片分類-上 5 池層(Pooling Layers) 池層通常用在卷積層之后,池層的作用就是簡化卷積層里輸出的信息, 減少數據維度,降低計算開銷,控制過擬合。 如之前所說,一張28X28的輸入圖片,經過5X5的過濾器后會得到一個24X24的特征圖像,繼續 ...

Mon Sep 05 19:47:00 CST 2016 0 2398
卷積神經網絡

卷積神經網絡這個詞,應該在你開始學習人工智能不久后就聽過了,那究竟什么叫卷積神經網絡,今天我們就聊一聊這個問題。 不用思考,左右兩張圖就是兩只可愛的小狗狗,但是兩張圖中小狗狗所處的位置是不同的,左側圖片小狗在圖片的左側,右側圖片小狗在圖片的右下方,這樣如果去用圖片特征識別出來的結果,兩張圖 ...

Thu Jan 23 05:43:00 CST 2020 0 231
 
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