卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的卷積核可以比輸入大嗎

2022-12-12 09:18

1個(gè)回答
有可能的,看目的而定。一般的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)多是用來做降維分類的用途,那種情形下的卷積核沒理由要比輸入大。
可是也有另一類的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是使用所謂的 fractionally strided convolution, 那種情形的卷積核可以比輸入大。一個(gè)用上這種卷積技巧的例子是所謂的 GAN (generative adversarial networks).
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第二個(gè)卷積核是 16個(gè),每個(gè)卷積核是5*5*6,也就是說每個(gè)卷積核是6通道的
如何理解卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的卷積
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簡(jiǎn)單談?wù)勛约旱睦斫獍伞?池化:把很多數(shù)據(jù)用最大值或者平均值代替。目的是降低數(shù)據(jù)量。 卷積:把數(shù)據(jù)通過一個(gè)卷積核變化成特征,便于后面的分離。計(jì)算方式與信號(hào)系統(tǒng)中的相同。
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一般不是一張,是一個(gè)batch size
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假設(shè)原圖為32*32的,卷積核尺寸為4,步長(zhǎng)為2,則輸出的圖像應(yīng)該是(32-4+2)/2=15,輸出就應(yīng)該是15*15的圖像
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卷積云預(yù)示天氣良好,卷積云常成群出現(xiàn),連成一片,呈現(xiàn)水波狀或魚鱗狀。 卷積云(Cc),拉丁文學(xué)名Cirrocumulus。似鱗片或球狀細(xì)小云塊組成的云層或云片,多成群、成行出現(xiàn),排列規(guī)則。色白無...
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嗯,卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一個(gè)通過他的訓(xùn)練的話,那他是知道她有一個(gè)參數(shù),通過它的參數(shù),你才能知道他的個(gè)訓(xùn)練的一個(gè)參數(shù)的一個(gè)對(duì)比值。
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