了解1D和3D卷積神經網絡 | Keras
當我們說卷積神經網絡（CNN）時，通常是指用於圖像分類的2維CNN。但是，現實世界中還使用了其他兩種類型的卷積神經網絡，即1維CNN和3維CNN。在本指南中，我們將介紹1D和3D CNN及其在現實世界中的應用。我假設你已經大體上熟悉卷積網絡的概念。 2維CNN | Conv2D ...
原文：如何理解3D卷積神經網絡核中的參數？
輸出 輸出的圖片大小 stride 控制，CNN卷積核一次挪動多少。 單張圖片的大小沒有發生變化 ，對應D H W m nn.Conv d , , , stride 代表，卷積前，的時間尺度。可以理解為用了 個時刻的圖片 代表，卷積后，的時間尺度。第一個時間尺度上的feature map等於之前的 個時刻的卷積結果。第二個同樣是之前的 個時刻的卷積結果。以此類推，一共有 個新的時刻。 卷積和的大 ...
2022-03-20 21:36 0 763 推薦指數：
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