原文:感受野(Receptive Field)理解為什么采用多層小卷積核來替換一層大卷積核

.什么是感受野 卷積神經網絡 各輸出層每個像素點在原始圖像上的映射區域大小 下圖是感受野示意圖 如果對這個 x 的原始輸入圖片,用黃色的 x 卷積核作用,會輸出一個 x 的輸出特征圖,這個輸出特征圖上的每個像素點映射到原始的圖片是 x 的區域,所以它 輸出特征圖 的感受野是 ,如果再對這個 x 的特征圖,用這個綠色的 x 卷積核作用,會輸出一個 x 的輸出特征圖,這個輸出特征圖上的像素點映射到原 ...

2020-08-25 07:14 0 536 推薦指數:

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2、卷積核感受

卷積神經網絡中,感受的定義是 卷積神經網絡每一層輸出的特征圖(feature map)上的像素點在原始圖像上映射的區域大小。 原始輸入為5*5大,使用一個5*5大,處理它,得到的結果為1*1大卷積核參數為25。 原始輸入是5*5大,使用兩次3*3大,處理它,得到 ...

Wed Dec 22 05:01:00 CST 2021 0 843
卷積卷積核

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 (輸入),如果圖像是灰度圖像 ...

Sun Feb 06 00:35:00 CST 2022 0 1118
深度學習面試題16:卷積核級聯卷積VS大卷積核卷積

目錄   感受   多個卷積核連續卷積和單個大卷積核卷積的作用相同   卷積核的優勢   參考資料 感受卷積神經網絡中,感受Receptive Field)的定義是卷積神經網絡每一層輸出的特征圖(feature ...

Sat Jul 20 01:48:00 CST 2019 0 1398
深度學習面試題16:卷積核級聯卷積VS大卷積核卷積

目錄   感受   多個卷積核連續卷積和單個大卷積核卷積的作用相同   卷積核的優勢   參考資料 感受卷積神經網絡中,感受Receptive Field)的定義是卷積神經網絡 ...

Tue Aug 20 18:05:00 CST 2019 0 411
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/72353420 https://blog.csdn.net/xys430381_1 ...

Sat Jul 11 00:48:00 CST 2020 0 855
CNN的卷積核是單層的還是多層的?

解析: 一般而言,深度卷積網絡是一層一層的。 的本質是特征圖, 存貯輸入數據或其中間表示值。一組卷積核則是聯系前后兩的網絡參數表達體, 訓練的目標就是每個卷積核的權重參數組。描述網絡模型中某的厚度,通常用名詞通道channel數或者特征圖feature map數。 不過人們更習慣 ...

Fri Sep 06 19:22:00 CST 2019 0 979
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 ...

Fri Dec 04 06:38:00 CST 2020 0 751
1*1卷積核理解和作用

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 ...

Thu Oct 04 05:13:00 CST 2018 0 4784
 
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