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写出将bn层和其临近上一次卷积融合为一个卷积层权重的计算公式
写出将bn层和其临近上一次卷积融合为一个卷积层权重的计算公式
2024-11-15 02:45:21
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写出将bn层和其临近上一次卷积融合为一个卷积层权重的计算公式
以下是1 × 1 卷积层的作用的有
设输入图像 通过卷积核为 的卷积层 卷积层参数步长为2 补零行为0 请计算其网络输出
考虑由三个卷积层组成的cnn 第一、二卷积层具有3×3内核 步幅 为2和“same”填充
底层的卷积层可以提取到图片的哪些特征 。 a、边缘 b、线条 c、角 d、以上都对
两个3*3卷积层的串联相当于1个5*5的卷积层
两个3×3的卷积层 一个5×5的卷积层
卷积-bn融合操作
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