卷積神經網絡（CNN）中卷積的實現
卷積運算本質上就是在濾波器和輸入數據的局部區域間做點積，最直觀明了的方法就是用滑窗的方式，c++簡單實現如下: 直接用滑窗的方法計算卷積，效率比較低，因此一般把卷積操作轉換為矩陣乘法。這樣可以高效的利用優化之后的矩陣乘法，具體可以參考Caffe中 ...
原文：卷積網絡CNN中各種常見卷積過程
卷積 Convolution 卷積核也稱為濾波器filter。濾波器大小為，其中為深度，和輸入feature map的channel數相同。每一層的filter數量和輸出channel數相同。輸入的每個channel和對應深度的卷結核進行卷積，然后加和，組成輸出的一個channel。 卷積過程 對於filter ，表示個卷積核深度為的位置在行列的參數。對於輸入和輸出表示個channel的行列的值 ...
2020-02-17 14:16 0 998 推薦指數：
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