第十七節，深度學習模型的訓練技巧-優化卷積核，多通道卷積
在使用卷積神經網絡時，我們也總結了一些訓練技巧，下面就來介紹如何對卷積核進行優化，以及多通道卷積技術的使用。 一 優化卷積核 在實際的卷積訓練中，為了加快速度，常常把卷積核裁開。比如一個3x3的卷積核，可以裁成一個3x1和1x3的卷積核(通過矩陣乘法得知)，分別對原有輸入做卷積運算 ...
原文：圖片的通道數和卷積核的深度
卷積過程中，輸入層有多少個通道，濾波器就要有多少個通道，但是濾波器的數量是任意的，濾波器的數量決定了卷積后 featuremap 的通道數 與result區別 。 如果把輸入當做一個立方體的話，那么 filter 也是一個立方體，它們卷積的結果也是一個立方體，並且上面中 input filter Result 的通道都是一致的。 但卷積過程的最后一步要包括生成 feature，很簡單，將 Res ...
2018-11-08 16:50 5 7914 推薦指數：
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第六節：深度學習的模型訓練技巧——優化卷積核，多通道卷積，批量歸一化
1、優化卷積核技術 在實際的卷積訓練中，為了加快速度，常常把卷積核裁開。比如一個3x3的卷積核，可以裁成一個3x1和1x3的卷積核(通過矩陣乘法得知)，分別對原有輸入做卷積運算，這樣可以大大提升運算的速度。 原理：在浮點運算中乘法消耗的資源比較多，我們目的就是盡量減少乘法運算。 比如對 ...
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