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...
卷积核(filter)一般是3D多层,除了面积参数,如33之外,还有厚度参数H(2D的视为厚度1).还有一个属性是卷积核的个数N。 卷积核的厚度H,一般等于前层厚度M(输入通道数或feature map数)。特殊情况M>H。卷积核的个数N,一般等于后层厚度(后层feature maps数,因为相等所以也用N表示)。卷积核同城从属于后层,为后层...
卷积核参数学习是一个优化问题求解的过程，通过构造损失函数，然后对损失函数求导数，然后，利用梯度下降...
每个卷积层里的卷积核不一样 当你写代码的时候self.conv1 = nn.Conv2d(1,6,5)，参数会被随机初始...
不一样，随机初始化+梯度下降训练出来