關於GoogleNet中1x1卷積核的一些理解
1x1卷積核相關作用 在深度神經網絡中卷積的作用是對局部進行加權求和，提取特徵圖，卷積核的大小一般爲奇數卷積核的個數爲卷積後特徵圖的通道數。 1x1卷積(MLP卷積) 一種新的深度網絡結構，又被稱爲網中網（Network In Network）,增強接受域內局部貼片的模型判別能力 作用：1x1的卷積核可以實現卷積核通道數的降維和升維，實現參數減少化 從圖中看到1x1的卷積過程，如果卷積核有32個，
相關文章
- 1. 1X1卷積核的理解
- 2. 1x1卷積核的作用
- 3. 一文讀懂卷積神經網絡中的1x1卷積核
- 4. CNN中1X1卷積核的作用
- 5. 1X1 卷積核 總結
- 6. 1x1的卷積
- 7. CNN中的1x1卷積
- 8. 1x1卷積
- 9. 關於GoogleNet的一些理解
- 10. 關於EAST算法中的1X1和3x3卷積核意義猜想
- 更多相關文章...
- • 一對一關聯查詢 - MyBatis教程
- • Hibernate的核心接口 - Hibernate教程
- • ☆基於Java Instrument的Agent實現
- • Scala 中文亂碼解決
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. 1X1卷積核的理解
- 2. 1x1卷積核的作用
- 3. 一文讀懂卷積神經網絡中的1x1卷積核
- 4. CNN中1X1卷積核的作用
- 5. 1X1 卷積核 總結
- 6. 1x1的卷積
- 7. CNN中的1x1卷積
- 8. 1x1卷積
- 9. 關於GoogleNet的一些理解
- 10. 關於EAST算法中的1X1和3x3卷積核意義猜想