0.卷積層的理解 實際上卷積核(convolution kernel)不是真的卷積,而是類似一個輸入和輸出之間的線性表達式. 為什么叫做卷積呢, 因為兩個次序上相鄰的NxN卷積核有N-1的重疊. 本質上卷積核是一個線性過濾式, 比如輸入時4x4的小宏塊, 卷積核過濾的結果相當於一次線性 ...

本筆記為自用總結。 倘若想學習，請參考一下兩個鏈接即可。 卷積運算和運算后特征圖大小計算1_胡侃有料的博客-CSDN博客_卷積特征圖大小計算 CNN中卷積層的計算細節 一張RGB的三通道彩色影像，被numpy或其他模塊里的函數讀取到網絡里后，是三通道的影像。 卷積神經網絡中 ...

第一次接觸的時候，已經理解了，但是過了一段時間，就有點忘了下面這兩篇文章，不錯！可以幫助回憶與理解。 https://blog.csdn.net/zyqdragon/article/details/ ...

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 ...

先簡單理解一下卷積這個東西。 （以下轉自https://blog.csdn.net/bitcarmanlee/article/details/54729807 知乎是個好東西） 1.知乎上排名最高的解釋 首先選取知乎上對卷積物理意義解答排名最靠前的回答。 不推薦用“反轉/翻轉/反褶/對稱 ...

的全部（全像素全連接）,並且只是簡單的映射，並沒有對物體進行抽象處理。 誰對誰錯呢？卷積神經網絡（C ...

​卷積神經網絡這個詞，應該在你開始學習人工智能不久后就聽過了，那究竟什么叫卷積神經網絡，今天我們就聊一聊這個問題。 不用思考，左右兩張圖就是兩只可愛的小狗狗，但是兩張圖中小狗狗所處的位置是不同的，左側圖片小狗在圖片的左側，右側圖片小狗在圖片的右下方，這樣如果去用圖片特征識別出來的結果，兩張圖 ...

一、學習心得及問題 心得 趙亮:對於卷積神經網絡的定義有了初步的理解，卷積神經網絡在圖片分類、檢索、分割、檢測，人臉識別等領域有廣泛的應用。使用局部關聯、參數共享的方式解決了全連接網絡過擬合的缺點。同時也了解了卷積的具體含義，對AlexNet、ZFNet、VGG等典型的神經網絡結構有了初步 ...