如何將卷積神經網絡中的全連接層變成卷積層
卷積由feature map到全連接層的設置節點個數也為一個超參數，可以進行設置；同時，這個過程也可以看作是一個卷積的過程。 全連接層實際就是卷積核大小為上層特征大小的卷積運算，一個卷積核卷積后的結果為一個節點，就對應全連接層的一個神經元。假設： 最后一個卷積層的輸出為7×7×512，連接此卷積 ...
原文：從多維卷積說起，比較CNN中的全連接和全卷積
一幅圖像里包含三個通道，分別是RGB通道。三通道在卷積時是通過累加三個卷積結果得到的。 CNN中全連接層的卷積核大小是feature map的大小。比如feature是 的，那么該全連接層的卷積核大小為 的。 FCN中是把CNN上最后的三層全連接層換成了全卷積層。這兩者的區別其實是卷積核的大小不同。輸出的feature map 不再是 的大小。 以下是我自己寫的例子，給大家參考，如有錯誤歡迎指出。 ...
2019-11-16 10:38 2 310 推薦指數：
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