使用三个不同大小的卷积核是为了减少参数的数量。 1.首先是卷积核的数量问题。 因为一张图片可能有很多特征,所以可能需要学习多个卷积核用来提取图像特征。 图中不同颜色代表不同的特征,需要学习对应数量的卷积核进行特征提取。 对于灰度图像,例如一个图像大小是5×5, 有一个3×3的卷积核对着图像进行卷积,卷积结束...
为了说明小波卷积层能够提取到具有可解释性的特征，首先将轴承和齿轮复合故障信号通过连续小波变换得到振动...
小卷积核的使用妙处/为什么用3乘3的卷积核 3个kernel3相当于1个kernel7的; 2个kernel3相当于1个kernel5的; 更深(特征更多 (局部最优)),非线性层越多(使决策函数更加具有辨别能力) 参数量减少3*(3C)的平方 vs (7C)的平方 计算量也减少 3×3的9个格子,最中间的格子是一个感受野中心,可以捕获上下左右以...
主要是考虑到计算量的问题，卷积核越大计算量往往比较大。比如7×7卷积核要比3×3计算量大很多，具体...
为什么要使用许多小卷积核(如3x 3 )而不是几个大卷积核? 这在VGGNet的原始论文中得到了很好的解释。 原因有二: 首先,您可以使用几个较小的核而不是几个较大的核来获得相同的感受野并捕获更多的空间上下文,但是使用较小的内核时,您使用的参数和计算量较少。
3个kernel3相当于1个kernel7的; 2个kernel3相当于1个kernel5的; 更深(特征更多 (局部最优)),非线性层越多(使决策函数更加具有辨别能力) 参数量减少3*(3C)的平方 vs (7C)的平方 计算量也减少 3×3的9个格子,最中间的格子是一个感受野中心,可以捕获上下左右以及斜对角的特征变化。(7x7,stride为4的话有...
具体来说，使用这种卷积核可以保证输出特征图的尺寸与输入特征图的尺寸相比减少一半，即输出特征图的长宽...
ResNet第一层就是采用的7*7的大卷积核，为了捕捉底层图像的特征。但后来发现3*3的更高效并切性能相当...
ResNet第一层就是采用的7*7的大卷积核，为了捕捉底层图像的特征。但后来发现3*3的更高效并切性能相当...
效果差不多但是3X3的运算量更小。