解析： 一般而言，深度卷積網絡是一層又一層的。 層的本質是特征圖, 存貯輸入數據或其中間表示值。一組卷積核則是聯系前后兩層的網絡參數表達體, 訓練的目標就是每個卷積核的權重參數組。描述網絡模型中某層的厚度，通常用名詞通道channel數或者特征圖feature map數。 不過人們更習慣 ...

聲明： 1. 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。 2. 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： 1. 權值太多。這個隨便一篇博文都能解釋 2. 語義理解。全連接網絡結構處理 ...

一、卷積網絡基本概念 作用： 也可以稱作為濾波器，是消除噪聲(在圖像上是指引起較強視覺效果的孤立像素點或像素塊)，提取主要研究對象。 優點： 參數共享 利用BP自動學習權重特征 缺點： 需要大量的有監督數據 特征： 較淺的卷積層感受野較小，學習到一些局部區域的特征。較深的卷積層 ...

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 ...

卷積核的參數量和計算量 卷積計算量 通常只看乘法計算量： 標准卷積方式 C代表通道數，Ci輸入通道數，C0為輸出通道數。H*W為長寬 如下圖；當前特征圖Ci * H * W ,把特征圖復制C0個，分別與3*3*Ci的卷積核進行卷積，輸出特征圖大小C0 * H * W ...

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 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 ...