卷積神經網絡中卷積層和池化層
卷積神經網絡中卷積層和池化層 https://www.cnblogs.com/wj-1314/p/9593364.html 為什么要使用卷積呢？ 在傳統的神經網絡中，比如多層感知機（MLP），其輸入通常是一個特征向量，需要人工設計特征，然后將這些特征計算的值組成特征向量，在過去幾十年的經驗 ...
原文：【綜述】神經網絡中不同類型的卷積層
在計算機視覺中，卷積是最重要的概念之一。同時研究人員也提出了各種新的卷積或者卷積組合來進行改進，其中有的改進是針對速度 有的是為了加深模型 有的是為了對速度和准確率的trade off。本文將簡單梳理一下卷積神經網絡中用到的各種卷積核以及改進版本。文章主要是進行一個梳理，着重講其思路以及作用。 目錄 . Convolution . x Pointwise Convolutions . Spatia ...
2020-03-14 19:51 0 1080 推薦指數：
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為什么要使用卷積呢？ 在傳統的神經網絡中，比如多層感知機（MLP），其輸入通常是一個特征向量，需要人工設計特征，然后將這些特征計算的值組成特征向量，在過去幾十年的經驗來看，人工找到的特征並不是怎么好用，有時多了，有時少了，有時選擇的特征根本就不起作用（真正起作用的特征在浩瀚的未知里面）。這就 ...
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