關於輸入圖像Size不固定的討論
關於輸入圖像Size不固定的討論 【轉】對於大小可變的輸入，深度學習模型如何處理？ 轉自知乎一個小問題：深度學習模型如何處理大小可變的輸入 前幾天在學習花書的時候，和小伙伴們討論了“CNN如何處理可變大小的輸入”這個問題。進一步引申到“對於大小可變的輸入，深度學習模型如何處理 ...
原文：為什么CNN需要固定輸入圖像的尺寸
全連接層的輸入是固定大小的，如果輸入向量的維數不固定，那么全連接的權值參數的量也是不固定的，就會造成網絡的動態變化，無法實現參數訓練目的。 全連接層的計算其實相當於輸入的特征圖數據矩陣和全連接層權值矩陣進行內積，在配置一個網絡時，全連接層的參數維度是固定的，所以兩個矩陣要能夠進行內積，則輸入的特征圖的數據矩陣維數也需要定。 大家都知道，，全連接神經網絡結構一旦固定，需要學習的參數w是固定的，例如 ...
2020-05-28 09:13 0 1104 推薦指數：
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