個人理解卷積層的本質是改變通道的大小。而池化層是在的長寬維度上進行特徵提取。
池化層中的核與過濾器：
比如乙個32x32x3的，經過乙個過濾器
我們來分析一下
池化層中還有乙個重要的引數是步長，即核在滑動過程中往某乙個方向每一次滑動幾個格仔。這個概念很簡單，不詳解。
乙個卷積層中的
而池化層中的核的作用不是在通道即深度方向，而是在的長寬方向，在其長寬方向
卷積層與池化層中的核與過濾器
對乙個核進行最大值或者平均值運算，因此它的核只影響乙個深度上的節點，而要對n長的深度上進行運算，因此它會在深度方向，即通道方向上滑動。
卷積過濾器的寬度 卷積神經網路簡析
卷積是一種數 算，它採用某種方式將乙個函式 應用 到另乙個函式。結果可以理解為兩個函式的 混合體 卷積由乙個星號 表示，這可能與許多程式語言中通常用於乘法的 運算子混淆。不過，這對檢測影象中的目標有何幫助？事實證明，卷積非常擅長檢測影象中的簡單結構，然後結合這些簡單特徵來構造更複雜的特徵。在卷積網路...
vgg16卷積層的計算量 深度學習 經典網路
首先，我們我們知道深度學習中網路的計算量代表時間複雜度，參數量代表空間複雜度。從resnet的 中可知 resnet 可在這個文章中的第六部分找到 152層的殘差網路在時間複雜度上和vgg16是一樣大的。我們以vgg16的第一層卷積為例 輸入影象224 224 3，輸出224 224 64，卷積核大...
對於卷積神經網路中垂直和水平特徵過濾器的理解
1 首先是sobel運算元，用於檢測影象的輪廓 開始使用的是垂直特徵檢測的過濾器，可以識別影象輪廓 後來使用了水平特徵檢測的過濾器，也可以識別影象輪廓 可能是因為對於大的來說，垂直特徵過濾器和水平特徵過濾器能起到類似作用，因為對於顏色變化的區域，很少是非常垂直或者平行的，都存在斜角，並且畫素點的顯示...