[DeeplearningAI笔记]卷积神经网络4.11一维和三维卷积
4.4特殊应用:人脸识别和神经网络风格转换
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4.11一维和三维卷积
二维和一维卷积
- 对于2D卷积来说,假设原始图像为\(14*14*3\)的三通道图像,使用32个\(5*5*3\)的卷积核(其中3表示通道数,一般只关注感受野的大小,而卷积核的深度大小与输入的通道数相同)进行卷积,则得到大小为\(10*10*32\)大小的特征图。
对于1D卷积而言,假设原始图像为\(14*1\)的单通道灰度图像,使用16个\(5*1*1\)的卷积核(因为处理的是单通道图像,所以第一层卷积核的最后一维度为1)进行卷积,则得到大小为\(10*16\)的特征图,其中10表示列的数量,1维数据行的数量默认为1,16表示通道数,与进行处理的卷积核数量一致。
3D卷积
以CT图片为例,以X光照射人体,可以获得贯穿你身体的不同片段图片。本质上这个数据是三维的,其具有高度,宽度和深度,其中的每一张图片都与人体不同深度的切片相对应。
- 注意 3D卷积和2D卷积一样长宽和高并不一定要相等,其在长宽和高上都有维度,卷积核的长宽和高在维度上也不一定要一致
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