各種卷積類型Convolution
1、Group convolution Group convolution是最早應用在2012年Alexnet的雙GPU架構模型中，相當於把channel這一維度均分到兩個GPU，進行分組卷積。如圖所示： 這篇論文是：ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks。由圖可見，上下兩個並行的網絡結構只有在部分層中才有信
相關文章
- 1. 卷積Convolution
- 2. Physics CG：卷積（convolution）
- 3. 組卷積（group convolution）
- 4. 直接理解轉置卷積（Transposed convolution）的各種情況
- 5. 卷積類型
- 6. Dilated Convolution —— 空洞卷積（膨脹卷積）
- 7. 分組卷積/羣卷積（Group Convolution）
- 8. 反捲積(Deconvolution)|轉置卷積(Transposed Convolution)
- 9. 直接理解轉置卷積（Transposed convolution）的各類狀況
- 10. 反捲積（Transposed Convolution, Fractionally Strided Convolution or Deconvolution）
- 更多相關文章...
- • SQL 用於各種數據庫的數據類型 - SQL 教程
- • Redis的6種數據類型 - Redis教程
- • Kotlin學習（二）基本類型
- • TiDB 在摩拜單車在線數據業務的應用和實踐
相關標籤/搜索
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。
歡迎關注本站公眾號,獲取更多信息
相關文章
- 1. 卷積Convolution
- 2. Physics CG：卷積（convolution）
- 3. 組卷積（group convolution）
- 4. 直接理解轉置卷積（Transposed convolution）的各種情況
- 5. 卷積類型
- 6. Dilated Convolution —— 空洞卷積（膨脹卷積）
- 7. 分組卷積/羣卷積（Group Convolution）
- 8. 反捲積(Deconvolution)|轉置卷積(Transposed Convolution)
- 9. 直接理解轉置卷積（Transposed convolution）的各類狀況
- 10. 反捲積（Transposed Convolution, Fractionally Strided Convolution or Deconvolution）