而大小为偶数的卷积核即使对称地加padding也不能保证输入feature map尺寸和输出feature map尺寸不变(画个图算一下就可以发现),2排除了。所以一般都用3作为卷积核大小。 每一层卷积有多少channel数,以及一共有多少层卷积,这些暂时没有理论支撑,一般都是靠感觉去设置几组候选值,然后通过实验挑选出其中的最佳值。这也...
再加上经过池化减小的计算量可以提供给增加的卷积核；二是因为越深层的网络提取的特征越抽象，所以通过...
每次下采样，尺寸变为原来的1/4，按理说，卷积核数量应该变为原来的4倍可能更合适。但是，考虑到特征...
构造卷积滤波器并加载所提出的CNN clc; clear r = 0.9; % Define filter om = 0.95; a = [1...
如果不一样,每个卷积核的参数是怎么确定的呢? 如在LeNet5模型的图示中,可以很明显看到第一个卷积层中的6个卷积核是不一样的,每个卷积核提取到的特征图都不一样。但用pytorch写代码时是:self.conv1 = nn.Conv2d(1,6,5),这行代码并没有涉及到每个卷积核的具体参数,只有个卷积核数量参数为6。所以有点...
第 6 天的 VEP 明显大于第 1 天（图 2B；峰-峰差异中位数：285.05 µV，99% CI = 283.92...
500]) box off加载3层解卷积CNN load('sin2.mat'); deconvolver{1} = double(conv1); de...