卷積神經網絡中的channel 和filter
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 ...
原文：卷積神經網絡中的filter是怎么工作的
首先，寫這個文檔的原因是因為我轉載了一篇文章，不會編輯。擦。。。。 . 首先收輸入層是毛東西 就是輸入的圖像，有可能是三通道的有可能是單通道的。 比如 或者 分別代表的是大小為 ，通道數分別為單通道和三通道的圖片 . 其次，什么是filter呢 filter的最大的特點是其深度與輸入層的深度是一致的。輸入層是單通道，filter也是單通道。 輸入層是三通道，filter也是三通道 . 最后輸出層又 ...
2020-10-24 17:37 0 448 推薦指數：
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卷積神經網絡是如何工作的（譯文）
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卷積神經網絡
先簡單理解一下卷積這個東西。 （以下轉自https://blog.csdn.net/bitcarmanlee/article/details/54729807 知乎是個好東西） 1.知乎上排名最高的解釋 首先選取知乎上對卷積物理意義解答排名最靠前的回答。 不推薦用“反轉/翻轉/反褶/對稱 ...
卷積神經網絡
的全部（全像素全連接）,並且只是簡單的映射，並沒有對物體進行抽象處理。 誰對誰錯呢？卷積神經網絡（C ...
卷積神經網絡
卷積神經網絡這個詞，應該在你開始學習人工智能不久后就聽過了，那究竟什么叫卷積神經網絡，今天我們就聊一聊這個問題。 不用思考，左右兩張圖就是兩只可愛的小狗狗，但是兩張圖中小狗狗所處的位置是不同的，左側圖片小狗在圖片的左側，右側圖片小狗在圖片的右下方，這樣如果去用圖片特征識別出來的結果，兩張圖 ...
卷積神經網絡
一、學習心得及問題 心得 趙亮:對於卷積神經網絡的定義有了初步的理解，卷積神經網絡在圖片分類、檢索、分割、檢測，人臉識別等領域有廣泛的應用。使用局部關聯、參數共享的方式解決了全連接網絡過擬合的缺點。同時也了解了卷積的具體含義，對AlexNet、ZFNet、VGG等典型的神經網絡結構有了初步 ...
卷積神經網絡
在上篇中介紹的輸入層與隱含層的連接稱為全連接，如果輸入數據是小塊圖像，比如8×8，那這種方法是可行的，但是如果輸入圖像是96×96，假設隱含層神經元100個，那么就有一百萬個（96×96×100）參數需要學習，向前或向后傳播計算時計算時間也會慢很多。 解決這類問題的一種簡單 ...
卷積神經網絡對圖片分類-中
接上篇：卷積神經網絡對圖片分類-上 5 池層（Pooling Layers） 池層通常用在卷積層之后，池層的作用就是簡化卷積層里輸出的信息, 減少數據維度，降低計算開銷，控制過擬合。 如之前所說，一張28X28的輸入圖片，經過5X5的過濾器后會得到一個24X24的特征圖像，繼續 ...