CNN的卷積核是單層的還是多層的？
解析： 一般而言，深度卷積網絡是一層又一層的。 層的本質是特征圖, 存貯輸入數據或其中間表示值。一組卷積核則是聯系前后兩層的網絡參數表達體, 訓練的目標就是每個卷積核的權重參數組。描述網絡模型中某層的厚度，通常用名詞通道channel數或者特征圖feature map數。 不過人們更習慣 ...
原文：CNN詳解——包括反卷積、卷積核的種類
一 卷積網絡基本概念 作用： 也可以稱作為濾波器，是消除噪聲 在圖像上是指引起較強視覺效果的孤立像素點或像素塊 ，提取主要研究對象。 優點： 參數共享 利用BP自動學習權重特征 缺點： 需要大量的有監督數據 特征： 較淺的卷積層感受野較小，學習到一些局部區域的特征。較深的卷積層具有較大的感受野，能夠學習到更加抽象一些的特征 圖像更加精華的內容 。 具有平移不變性 translation invar ...
2019-11-29 16:16 0 338 推薦指數：
相關推薦
CNN中的卷積核及TensorFlow中卷積的各種實現
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 ...
CNN中feature map、卷積核、卷積核的個數、filter、channel的概念解釋
CNN中feature map、卷積核、卷積核的個數、filter、channel的概念解釋 參考鏈接： https://blog.csdn.net/xys430381_1/article/details/82529397 作者寫的很好，解決了很多基礎問題。 feather map ...
卷積層、卷積核
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 ...
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 ...
CNN中feature map、卷積核、卷積核個數、filter、channel的概念解釋，以及CNN 學習過程中卷積核更新的理解
原文地址：https://blog.csdn.net/xys430381_1/article/details/82529397 feature map、卷積核、卷積核個數、filter、channel的概念解釋 feather map的理解 在cnn的每個卷積層，數據都是 ...
CNN中feature map、卷積核、卷積核個數、filter、channel的概念解釋，以及CNN 學習過程中卷積核更新的理解
具體可以看這篇文章，寫的很詳細。https://blog.csdn.net/xys430381_1/article/details/82529397 ...
CNN中feature map、卷積核、卷積核個數、filter、channel的概念解釋，以及CNN 學習過程中卷積核更新的理解
feature map、卷積核、卷積核個數、filter、channel的概念解釋 feather map的理解 在cnn的每個卷積層，數據都是以三維形式存在的。你可以把它看成許多個二維圖片疊在一起（像豆腐皮一樣），其中每一個稱為一個feature map。 feather map 是怎么生成 ...