卷積神經網絡（CNN）之一維卷積、二維卷積、三維卷積詳解
作者：szx_spark 由於計算機視覺的大紅大紫，二維卷積的用處范圍最廣。因此本文首先介紹二維卷積，之后再介紹一維卷積與三維卷積的具體流程，並描述其各自的具體應用。 1. 二維卷積 圖中的輸入的數據維度為\(14\times 14\)，過濾器大小為\(5\times 5\)，二者 ...
原文：卷積神經網絡（CNN）之一維卷積、二維卷積、三維卷積詳解
由於計算機視覺的大紅大紫，二維卷積的用處范圍最廣。因此本文首先介紹二維卷積，之后再介紹一維卷積與三維卷積的具體流程，並描述其各自的具體應用。 . 二維卷積 圖中的輸入的數據維度為 amp x D ，過濾器大小為 amp x D ，二者做卷積，輸出的數據維度為 amp x D amp x 。如果你對卷積維度的計算不清楚，可以參考我之前的博客吳恩達深度學習筆記 deeplearning.ai 之卷積神 ...
2019-06-02 20:03 0 663 推薦指數：
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