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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 ...

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