卷積神經網絡（Convolutional Neural Networl, CNN）的兩大核心思想： 局部連接（Local Connectivity） 參數共享（Parameter Sharing） 兩者共同的一個關鍵作用就是減少模型的參數量，使運算更加簡潔、高效，能夠運行 ...

1 TensorFlow中用到padding的地方 在TensorFlow中用到padding的地方主要有tf.nn.conv2d()，tf.nn.max_pool()，tf.nn.avg_pool ...

。所以，我們有了這樣的想法：可不可以讓每次跌代隨機的去更新網絡參數（weights），引入這樣的隨機性就可以增加網絡gene ...

本文摘自看完還不懂卷積神經網絡“感受野”？那你來找我 作者：程序_小白鏈接：https://www.jianshu.com/p/9305d31962d8 一、到底什 ...

在深度學習的算法學習中，都會提到 channels 這個概念。在一般的深度學習框架的 conv2d 中，如 tensorflow 、mxnet ，channels 都是必填的一個參數。 channels 該如何理解？先看一看不同框架中的解釋文檔。 首先，是 tensorflow 中給出 ...

卷積操作是使用一個二維卷積核在在批處理的圖片中進行掃描，具體的操作是在每一張圖片上采用合適的窗口大小在圖片的每一個通道上進行掃描。 權衡因素：在不同的通道和不同的卷積核之間進行權衡 在tensorflow中的函數為例： conv2d: 任意的卷積核，能同時在不同的通道上面進行卷積操作 ...

https://blog.csdn.net/stdcoutzyx/article/details/49022443 ...

CNN中減少網絡的參數的三個思想： 1） 局部連接（Local Connectivity） 2） 權值共享（Shared Weights） 3） 池化（Pooling） 局部連接 　　局部連接是相對於全連接來說的。全連接示意圖如下： 　　比如說，輸入圖像為1000 ...