多通道的卷積和我之前理解的不一樣。只是對應通道相乘，最後再加？那我之前的殘差網路具體卷積核的大小及深度是多少？？？
不論輸入影象大小引數個數是不會發生改變的！！！（但計算量會改變？？？）
卷積不僅限於對原始輸入的卷積。藍色方塊是在原始輸入上進行卷積操作，使用了6個filter得到了6個提取特徵圖。綠色方塊還能對藍色方塊進行卷積操作，使用了10個filter得到了10個特徵圖。每乙個
filter
的深度必須與上一層輸入的深度相等。
引數看來就是卷積核的各個引數！即權重？
那麼各個神經元節點的值在網路中又怎麼表示呢？怎麼呼叫呢？
卷積神經網路引數計算及卷積層輸出尺寸計算
一 卷積神經網路引數計算 cnn乙個牛逼的地方就在於通過感受野和權值共享減少了神經網路需要訓練的引數的個數，所謂權值共享就是同乙個feature map中神經元權值共享，該feature map中的所有神經元使用同乙個權值。因此引數個數與神經元的個數無關，只與卷積核的大小及feature map的個...
關於網路的幾個命令
1.nslookup 最簡單的用法就是查詢網域名稱與ip位址的對應。並可以看到本機使用的dns伺服器ip和名字。nslookup 本機使用的dns伺服器ip和名字 nslookup 網域名稱 由網域名稱找ip nslookup ip 由ip找網域名稱 2.ping命令可以帶上 a 引數，這樣，就順便...
卷積核引數的計算及1 1卷積核
首先，明確乙個概念 卷積並不只是乙個二維的過程，實際上對於輸入的一般而言是三個通道的 r g b 那為什麼輸出的結果可以是128個通道呢？實際上經過卷積過後的通道數是由卷積核的個數來決定的，整個的卷積過程二維情況下也就是在每個通道下發生的卷積過程為 在多通道情況下的卷積情況如下 其實濾波器的維度應該...