[DeeplearningAI筆記]卷積神經網絡1.6-1.7構造多通道卷積神經網絡
4.1卷積神經網絡 覺得有用的話,歡迎一起討論相互學習~ 吳恩達老師課程原地址 1.6多通道卷積 原理 對於一個多通道的卷積操作，可以將卷積核設置為一個立方體，則其從左上角開始向右移動然后向下移動，這里設置Padding模式為VALID，步長為1. 注意 ...
原文：[DeeplearningAI筆記]卷積神經網絡1.4-1.5Padding與卷積步長
. 卷積神經網絡 覺得有用的話,歡迎一起討論相互學習 吳恩達老師課程原地址 . Padding 一張 大小的圖片，使用 的卷積核設定步長為 ，經過卷積操作后得到一個 的圖像。 特征圖大小公式 設定原始圖像大小為 n n ,卷積核大小為 f f ，則經過卷積操作后特征圖大小為 n f n f 不使用Padding的缺點 經過卷積操作后圖像會縮小. 如果你注意角落邊的像素，則此像素點只會被卷積核觸碰 ...
2018-07-19 20:46 0 2679 推薦指數：
相關推薦
卷積神經網絡--padding
1. 當padding 為VALID時： 輸出寬和高的公式代碼為： output_width = (input_width - filter_width + 1) / strides_width; (結果向上取整 ...
[DeeplearningAI筆記]卷積神經網絡4.6-4.10神經網絡風格遷移
image 表示。 4.7深度卷積神經網絡在學什么What are deep ConvNets ...
[DeeplearningAI筆記]卷積神經網絡4.11一維和三維卷積
4.4特殊應用:人臉識別和神經網絡風格轉換 覺得有用的話,歡迎一起討論相互學習~ 吳恩達老師課程原地址 4.11一維和三維卷積 二維和一維卷積 對於2D卷積來說，假設原始圖像為\(14*14*3\)的三通道圖像，使用32個\(5*5*3\)的卷積核(其中3表示通道 ...
第十一節，卷積神經網絡之卷積、填充、步長介紹(一)
一 計算機視覺 把神經網絡應用於計算機視覺時，有一個很大的挑戰，就是數據的輸入可能會非常大。舉個例子，在過去的課程中，你們一般操作的都是 64×64 的小圖片，實際上，它的數據量是 64×64×3，因為每張圖片都有 3 個顏色通道。如果計算一下的話，可得知數據量為 12288，所以我們的特征向量 ...
[DeeplearningAI筆記]卷積神經網絡2.3-2.4深度殘差網絡
4.2深度卷積網絡 覺得有用的話,歡迎一起討論相互學習~ 吳恩達老師課程原地址 參考文獻 [殘差網絡]--He K, Zhang X, Ren S, et al. Deep Residual Learning for Image Recognition[J]. 2015 ...
[DeeplearningAI筆記]卷積神經網絡2.9-2.10遷移學習與數據增強
4.2深度卷積網絡 覺得有用的話,歡迎一起討論相互學習~ 吳恩達老師課程原地址 2.9遷移學習 遷移學習的基礎知識已經介紹過，本篇博文將介紹提高的部分。 提高遷移學習的速度 可以將遷移學習模型凍結的部分看做為一個函數，因為每次都要使用這個凍結模型的輸出值來訓練 ...
[DeeplearningAI筆記]卷積神經網絡1.2-1.3邊緣檢測
4.1卷積神經網絡 覺得有用的話,歡迎一起討論相互學習~ 吳恩達老師課程原地址 1.2邊緣檢測示例 邊緣檢測可以視為橫向邊緣檢測和縱向邊緣檢測如下圖所示: 邊緣檢測的原理是通過一個特定構造的卷積核對原始圖片進行卷積操作后得到一個特征圖，這個特征圖 ...