CNN中feature map、卷積核、卷積核個數、filter、channel的概念解釋，以及CNN 學習過程中卷積核更新的理解
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原文：卷積核及其個數的理解
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 https: blog.csdn.net xys article details https: blog.csdn.net caomin hao article details ...
2020-07-10 16:48 0 855 推薦指數：
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具體可以看這篇文章，寫的很詳細。https://blog.csdn.net/xys430381_1/article/details/82529397 ...
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feature map、卷積核、卷積核個數、filter、channel的概念解釋 feather map的理解 在cnn的每個卷積層，數據都是以三維形式存在的。你可以把它看成許多個二維圖片疊在一起（像豆腐皮一樣），其中每一個稱為一個feature map。 feather map 是怎么生成 ...
1*1卷積核的理解和作用
權值共享基本上有兩種方法： 在同一特征圖和不同通道特征圖都使用共享權值，這樣的卷積參數是最少的，例如上一層為30*30*40，當使用3*3*120的卷積核進行卷積時，卷積參數為：3*3*120個.(卷積跟mlp有區別也有聯系一個神經元是平面排列，一個是線性排列) 第二種只在同一特征圖上 ...
1×1卷積核理解
1*1的卷積核在NIN、Googlenet中被廣泛使用，但其到底有什么作用也是一直困擾的問題，這里總結和歸納下在網上查到的自認為很合理的一些答案，包括1）跨通道的特征整合2）特征通道的升維和降維 3）減少卷積核參數（簡化模型） 1 - 引入 在我學習吳恩達老師 ...
關於1*1卷積核的理解
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CNN中feature map、卷積核、卷積核的個數、filter、channel的概念解釋
CNN中feature map、卷積核、卷積核的個數、filter、channel的概念解釋 參考鏈接： https://blog.csdn.net/xys430381_1/article/details/82529397 作者寫的很好，解決了很多基礎問題。 feather map ...
卷積核
以一張圖片作為開始吧： 這里的輸入數據是大小為(8×8)的彩色圖片，其中每一個都稱之為一個feature map，這里共有3個。所以如果是灰度圖，則只有一個feature map。 進行卷積操作時，需要指定卷積核的大小，圖中卷積核的大小為3，多出來的一維3不需要在代碼中指定，它會 ...