CNN-利用1*1進行降維和升維
降維： 比如某次卷積之后的結果是W*H*6的特征，現在需要用1*1的卷積核將其降維成W*H*5，即6個通道變成5個通道： 通過一次卷積操作，W*H*6將變為W*H*1，這樣的話，使用5個1*1的卷積核，顯然可以卷積出5個W*H*1，再做通道的串接操作，就實現了W*H*5。 升 ...
原文：神經網絡中的降維和升維方法 (tensorflow & pytorch)
大名鼎鼎的UNet和我們經常看到的編解碼器模型，他們的模型都是先將數據下采樣，也稱為特征提取，然后再將下采樣后的特征恢復回原來的維度。這個特征提取的過程我們稱為 下采樣 ，這個恢復的過程我們稱為 上采樣 ，本文就專注於神經網絡中的下采樣和上采樣來進行一次總結。寫的不好勿怪哈。 神經網絡中的降維方法 池化層 池化層 平均池化層 最大池化層 ，卷積 平均池化層 pytorch nn.AvgPool ...
2021-01-09 19:46 0 2500 推薦指數：
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