深度學習面試題16：小卷積核級聯卷積VS大卷積核卷積
目錄 感受野 多個小卷積核連續卷積和單個大卷積核卷積的作用相同 小卷積核的優勢 參考資料 感受野 在卷積神經網絡中，感受野（Receptive Field）的定義是卷積神經網絡每一層輸出的特征圖（feature ...
原文：深度學習面試題15：卷積核需要旋轉180度
目錄 舉例 結論 參考資料 在一些書籍和博客中所講的卷積 一個卷積核和輸入的對應位置相乘，然后累加 不是真正意義上的卷積。根據離散卷積的定義，卷積核是需要旋轉 的。 按照定義來說，一個輸入和一個卷積核做卷積操作的流程是： 卷積核旋轉 對應位置相乘，然后累加 舉例 下面這個圖是常見的卷積運算圖： 中間的卷積核，其實是已經旋轉過 度的 即，做卷積的兩個矩陣其實是 , , , , , , , , , , ...
2019-07-19 11:30 0 1235 推薦指數：
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，如圖所示： 得到的“新照片”的大小為：28*28*6. 其實，每個卷積層之后都會跟一個相應的 ...
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深度學習——1×1卷積核理解
1 - 引入 在我學習吳恩達老師Deeplearning.ai深度學習課程的時候，老師在第四講卷積神經網絡第二周深度卷積網絡：實例探究的2.5節網絡中的網絡以及1×1卷積對1×1卷積做了較為詳細且通俗易懂的解釋。現自己做一下記錄。 2 - 1×1卷積理解 假設當前輸入張量維度 ...
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