发表评论取消回复
相关阅读
相关 计算机视觉与神经网络,深度学习基础 (十四)--计算机视觉与卷积神经网络
计算机视觉 之前讲神经网络基础的时候就简单介绍过,在图像识别的场景中,计算机都是从先识别表层特征,然后慢慢通过这些表层特征来识别出深层的图像。 过程差不多是下面的这个样子
相关 如何理解卷积神经网络中的1*1卷积
我们都知道,卷积核的作用在于特征的抽取,越是大的卷积核尺寸就意味着更大的感受野,当然随之而来的是更多的参数。早在1998年,LeCun大神发布的LetNet-5模型中就会出,图
相关 深度学习 1x1卷积核的作用
一、简述 Inception v1(又名GooLeNet)、VGG等神经网络结构中加入了 1x1卷积核操作,为什么要进行1x1卷积核呢?使用 1x1卷积核其实也可以看成是
相关 1×1的卷积的作用
1×1的卷积大概有两个方面的作用吧: 1. 实现跨通道的交互和信息整合 2. 进行卷积核通道数的降维和升维 下面详细解释一下: 1. 这一点孙琳钧童鞋讲的
相关 1*1的卷积核与Inception
本文介绍1\1的卷积核与googlenet里面的Inception。正式介绍之前,首先回顾卷积网络的基本概念。 1. 卷积核:可以看作对某个局部的加权求和;它是对应局部感知
相关 深度学习与计算机视觉[CS231N]:计算机视觉与深度学习/卷积神经网络
第一讲 | 视觉识别和卷积神经网络简介 斯坦福大学开设的“用于视觉识别的卷积神经网络([YouTube链接][YouTube])”(Convolutional Ne
相关 1*1卷积核在卷积神经网络中的作用
1\1卷积过滤器和正常的过滤器一样,唯一不同的是它的大小是1\1,没有考虑在前一层局部信息之间的关系。最早出现在 Network In Network的论文中 ,使用1\1卷积
相关 1x1的卷积能做什么呢?
所谓信道压缩,Network in Network是怎么做到的? 对于如下的二维矩阵,做卷积,相当于直接乘以2,貌似看上去没什么意义。 ![这里写图片描述][70] 但是
相关 [转] 1*1卷积核作用
妈蛋不让直接贴内容,那mark个地址吧: [https://www.zhihu.com/question/56024942][https_www.zhihu.com_ques
还没有评论,来说两句吧...