【深度學習】CNN 中 1x1 卷積核的作用
【深度學習】CNN 中 1x1 卷積核的作用 最近研究 GoogLeNet 和 VGG 神經網絡結構的時候，都看見了它們在某些層有采取 1x1 作為卷積核，起初的時候，對這個做法很是迷惑，這是因為之前接觸過的教材的例子中最小的卷積核 ...
原文：《python深度學習》筆記---5、CNN的多個卷積核為什么能提取到不同的特征
python深度學習 筆記 CNN的多個卷積核為什么能提取到不同的特征 一 總結 一句話總結： 過濾器的權重是隨機初始化的 只有卷積核學習到不同的特征，才會減少成本函數 隨機初始化的權重可能會確保每個過濾器收斂到成本函數的不同的局部最小值。每個過濾器開始模仿其他過濾器是不可能的，因為這幾乎肯定會導致成本函數的增加，梯度下降算法不會讓模型朝這個方向發展。 二 CNN的多個卷積核為什么能提取到不同的 ...
2020-10-08 20:44 0 566 推薦指數：
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