https://zhuanlan.zhihu.com/p/29367273

https://zhuanlan.zhihu.com/p/28749411

以及1*1卷积核:https://www.zhihu.com/question/56024942

CNN中各种各样的卷积的更多相关文章

  1. CNN中的卷积核及TensorFlow中卷积的各种实现

    声明: 1. 我和每一个应该看这篇博文的人一样,都是初学者,都是小菜鸟,我发布博文只是希望加深学习印象并与大家讨论. 2. 我不确定的地方用了"应该"二字 首先,通俗说一下,CNN ...

  2. 由浅入深:CNN中卷积层与转置卷积层的关系

    欢迎大家前往腾讯云+社区,获取更多腾讯海量技术实践干货哦~ 本文由forrestlin发表于云+社区专栏 导语:转置卷积层(Transpose Convolution Layer)又称反卷积层或分数卷 ...

  3. (原)CNN中的卷积、1x1卷积及在pytorch中的验证

    转载请注明处处: http://www.cnblogs.com/darkknightzh/p/9017854.html 参考网址: https://pytorch.org/docs/stable/nn ...

  4. CNN中卷积的意义

    在传统的神经网络中,比如多层感知机(MLP),其输入通常是一个特征向量.需要人工设计特征,然后将用这些特征计算的值组成特征向量.在过去几十年的经验来看,人工找的特征并不总是好用.有时多了,有时少了,有 ...

  5. 从多维卷积说起,比较CNN中的全连接和全卷积

    一幅图像里包含三个通道,分别是RGB通道.三通道在卷积时是通过累加三个卷积结果得到的. CNN中全连接层的卷积核大小是feature map的大小.比如feature是3*3的,那么该全连接层的卷积核 ...

  6. CNN中卷积层 池化层反向传播

    参考:https://blog.csdn.net/kyang624823/article/details/78633897 卷积层 池化层反向传播: 1,CNN的前向传播 a)对于卷积层,卷积核与输入 ...

  7. [转]CNN 中千奇百怪的卷积方式大汇总

    https://www.leiphone.com/news/201709/AzBc9Sg44fs57hyY.html 推荐另一篇很好的总结:变形卷积核.可分离卷积?卷积神经网络中十大拍案叫绝的操作. ...

  8. CNN中千奇百怪的卷积方式大汇总

    1.原始版本 最早的卷积方式还没有任何骚套路,那就也没什么好说的了. 见下图,原始的conv操作可以看做一个2D版本的无隐层神经网络. 附上一个卷积详细流程: [TensorFlow]tf.nn.co ...

  9. CNN中减少网络的参数的三个思想

    CNN中减少网络的参数的三个思想: 1) 局部连接(Local Connectivity) 2) 权值共享(Shared Weights) 3) 池化(Pooling) 局部连接 局部连接是相对于全连 ...

随机推荐

  1. 解决Win8.1 IE11兼容性问题的方法

    装了64位win8.1企业版,IE11出现了一些兼容性问题,如个别网银网页兼容问题,还有office.迅雷.adobe reader.旋风等等插件不兼容不能加载的问题. 折腾了一天总算全部解决了,主要 ...

  2. 当input获取倒焦点的时候,获得输入内容

    描述:当用户点击输入框时,获取到他在input里输入的内容 $().keyup(function(){ $(this).val(); }) $(this).val()==this.value; $(t ...

  3. 函数和常用模块【day06】:pickle模块(十二)

    本节内容 1.dumps序列化和loads反序列化 2.dump序列化和load反序列化 3.序列函数 1.dumps序列化和loads反序列化 dumps()序列化 1 2 3 4 5 6 7 8 ...

  4. 函数和常用模块【day05】:装饰器前戏(二)

    本节内容 嵌套函数 局部作用域和全局作用域的访问顺序 一.嵌套函数 1.定义 在一个函数的函数体内,用def 去声明一个函数,而不是去调用其他函数,称为嵌套函数. 1 2 3 4 5 6 7 8 9 ...

  5. impala记录-安装kudu和impala

    1.配置/etc/yum.repos.d clouder-kudu.repo [cloudera-kudu]# Packages for Cloudera's Distribution for kud ...

  6. c# 打印 bartender

    参考: 官网  https://www.seagullscientific.com/label-software/barcode-label-design-and-printing 文章 http:/ ...

  7. 注解 和 xml 配置的优缺点【转】

    java annotation(注解) 的优点缺点 Annotation和xml各自作为配置项的优点与缺点. Annotation 一.Annotation 的优点 1.保存在 class 文件中,降 ...

  8. Dijkstra算法:任意两点间的最短路问题 路径还原

    #define _CRT_SECURE_NO_WARNINGS /* 7 10 0 1 5 0 2 2 1 2 4 1 3 2 2 3 6 2 4 10 3 5 1 4 5 3 4 6 5 5 6 9 ...

  9. crosstab(unknown, unknown) does not exist

    在pgadminIII用到交叉表时,给报了函数不存在 解决方法: 执行sql CREATE EXTENSION tablefunc; 结果 Query returned successfully wi ...

  10. MySQL事物(一)事务隔离级别和事物并发冲突

    数据库的操作通常为写和读,就是所说的CRUD:增加(Create).读取(Read).更新(Update)和删除(Delete).事务就是一件完整要做的事情.事务是恢复和并发控制的基本单位.事务必须始 ...