如何理解3D卷積神經網絡核中的參數？
1、輸出、輸出的圖片大小 2、stride 控制，CNN卷積核一次挪動多少。 ----------------- 單張圖片的大小沒有發生變化10*50*100，對應D*H*W 3、m = nn.Conv3d(16, 33 ...
原文：了解1D和3D卷積神經網絡 | Keras
當我們說卷積神經網絡 CNN 時，通常是指用於圖像分類的 維CNN。但是，現實世界中還使用了其他兩種類型的卷積神經網絡，即 維CNN和 維CNN。在本指南中，我們將介紹 D和 D CNN及其在現實世界中的應用。我假設你已經大體上熟悉卷積網絡的概念。 維CNN Conv D 這是在Lenet 架構中首次引入的標准卷積神經網絡。Conv D通常用於圖像數據。之所以稱其為 維CNN，是因為核在數據上沿 ...
2019-10-18 10:24 0 755 推薦指數：
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