JavaShuo
欄目
標籤
卷積核參數的計算及1*1卷積核
時間 2020-12-30
原文
原文鏈接
卷積過程 首先,明確一個概念:卷積並不只是一個二維的過程,實際上對於輸入的圖片一般而言是三個通道的(R、G、B),那爲什麼輸出的結果可以是128個通道呢?實際上經過卷積過後的通道數是由卷積核的個數來決定的,整個的卷積過程二維情況下也就是在每個通道下發生的卷積過程爲: 在多通道情況下的卷積情況如下: 其實濾波器的維度應該是和輸入圖片相同的,輸出的維度則是由濾波器的個數決定,卷積過程爲: 如果把輸入當
>>阅读原文<<
相關文章
1.
1*1卷積核作用,卷積參數計算,卷積計算量計算
2.
卷積神經網絡——卷積、卷積核、卷積輸出尺寸計算
3.
深度學習卷積核的計算理解,小卷積核和大卷積核的轉換比較
4.
1D卷積核
5.
卷積核
6.
卷積參數計算
7.
卷積參數個數計算和卷積運算過程
8.
卷積核分解
9.
1*1卷積核
10.
卷積核大小
更多相關文章...
•
Hibernate的核心接口
-
Hibernate教程
•
MyBatis的核心組件
-
MyBatis教程
•
Flink 數據傳輸及反壓詳解
•
使用Rxjava計算圓周率
相關標籤/搜索
卷積
覈算
覈計
卷積神經網絡
Java核心技術卷一
java核心技術:卷1
JAVA核心技術 卷1
PHP參考手冊
MyBatis教程
NoSQL教程
計算
算法
設計模式
0
分享到微博
分享到微信
分享到QQ
每日一句
每一个你不满意的现在,都有一个你没有努力的曾经。
最新文章
1.
1.2 Illustrator多文檔的幾種排列方式
2.
5.16--java數據類型轉換及雜記
3.
性能指標
4.
(1.2)工廠模式之工廠方法模式
5.
Java記錄 -42- Java Collection
6.
Java記錄 -42- Java Collection
7.
github使用
8.
Android學習筆記(五十):聲明、請求和檢查許可
9.
20180626
10.
服務擴容可能引入的負面問題及解決方法
本站公眾號
歡迎關注本站公眾號,獲取更多信息
相關文章
1.
1*1卷積核作用,卷積參數計算,卷積計算量計算
2.
卷積神經網絡——卷積、卷積核、卷積輸出尺寸計算
3.
深度學習卷積核的計算理解,小卷積核和大卷積核的轉換比較
4.
1D卷積核
5.
卷積核
6.
卷積參數計算
7.
卷積參數個數計算和卷積運算過程
8.
卷積核分解
9.
1*1卷積核
10.
卷積核大小
>>更多相關文章<<