原文:理解為什么要將全連接層轉化為卷積層

理解為什么要將全連接層轉化為卷積層 .全連接層可以視作一種特殊的卷積 考慮下面兩種情況: 特征圖和全連接層相連,AlexNet經過五次池化后得到 的特征圖,下一層全連接連向 個神經元,這個過程可以看做有 個 的卷積核和 的特征圖進行卷積操作,最終得到 的特征圖,等價與全連接得到 個神經元。 全連接層和全連接層相連,AlexNet的再下一層依然是 個神經元,即 個神經元和 個神經元全連接,由 我們得 ...

2018-07-23 21:11 6 9692 推薦指數:

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卷積連接之間的關系

1 卷積連接的概念 https://towardsdatascience.com/convolutional-neural-network-17fb77e76c05 2 卷積連接間關系 2.1 1 × 1卷積核的卷積連接 假設有一個三維圖片輸入,大小 ...

Sun Nov 14 07:47:00 CST 2021 2 3992
如何理解連接

有部分內容是轉載的知乎的,如有侵權,請告知,刪除便是,但由於是總結的,所以不一一列出原作者是who。 再次感謝,也希望給其他小白受益。 首先說明:可以不用連接的。 理解1: 卷積取的是局部特征,連接就是把以前的局部特征重新通過權值矩陣組裝成完整的圖。 因為用到了所有的局部特征 ...

Mon Apr 08 18:37:00 CST 2019 0 2563
深入理解卷積連接的作用意義

有部分內容是轉載的知乎的,如有侵權,請告知,刪除便是,但由於是總結的,所以不一一列出原作者是who。再次感謝,也希望給其他小白受益。首先說明:可以不用連接的。理解1:卷積取的是局部特征,連接就是把以前的局部特征重新通過權值矩陣組裝成完整的圖。因為用到了所有的局部特征,所以叫連接理解 ...

Sat May 18 20:02:00 CST 2019 0 2249
resnet18連接改成卷積

想要嘗試一下將resnet18最后一連接改成卷積看會不會對網絡效果和網絡大小有什么影響 1.首先先對train.py中的更改是: train.py代碼可見:pytorch實現性別檢測 但是運行的時候出錯: 1) [2, 512 ...

Sat Apr 27 00:00:00 CST 2019 0 4563
卷積神經網絡示例( 卷積、池化連接

1 池化(Pooling layers) 除了卷積卷積網絡也經常使用池化來縮減模型的大小,提高計算速度,同時提高所提取特征的魯棒性。假如輸入是一個 4×4 矩陣,用到的池化類型是最大池化(max pooling),執行最大池化的樹池是一個 2×2 矩陣,即f=2,步幅是 2,即s ...

Wed Jul 28 04:49:00 CST 2021 0 224
 
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