以自帶models中mnist的convolutional.py為例： 　　1.filter要與輸入數據類型相同（float32或float64），四個參數為`[filter_height, filter_width, in_channels, out_channels]`，即卷積核的高/寬 ...

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 ...

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 ...

使用更小卷積核的作用 使用更小的卷積核是當前在保證網絡精度的情況下，減少參數的趨勢之一，在VGG16中，使用了3個3*3卷積核來代替7*7卷積核，使用了2個3*3卷積核來代替5*5卷積核 ...

以一張圖片作為開始吧： 這里的輸入數據是大小為(8×8)的彩色圖片，其中每一個都稱之為一個feature map，這里共有3個。所以如果是灰度圖，則只有一個feature map。 進行卷積操作時，需要指定卷積核的大小，圖中卷積核的大小為3，多出來的一維3不需要在代碼中指定，它會 ...

每個卷積核具有長、寬、深三個維度。 卷積核的長、寬都是人為指定的，長X寬也被稱為卷積核的尺寸，常用的尺寸為3X3，5X5等；卷積核的深度與當前圖像的深度（feather map的張數）相同，所以指定卷積核時，只需指定其長和寬兩個參數。 例如，在原始圖像層 （輸入層），如果圖像是灰度圖像 ...

1.原理 對於1*1的卷積核來說,實際上就是實現不同通道數據之間的計算,由於卷積窗口為1*1,那么他不會對同一通道上相鄰的數據進行改變,而是將不同通道之間的數據進行相加. 輸入和輸出具有相同的高和寬。輸出中的每個元素來自輸入中在高和寬上相同位置的元素在不同通道之間的按權重累加 ...

濾波器的大小選擇 大部分卷積神經網絡都會采用逐層遞增（1⇒ 3 ⇒ 5 ⇒ 7）的方式。 每經過一次池化層，卷積層過濾器的深度都會乘以 2； 卷積神經網絡中卷積核越小越好嗎？ 多個小的卷積核疊加使用要遠比一個大的卷積核單獨使用效果要好的多，在連通性不變的情況下，大大降低了參數 ...