小卷积核需多层叠加,加深了网络深度进而增强了网络容量(model capacity)和复杂度(model complexity)。 增强了网络容量的同时减少了参数个数。 8.1,感受野大小计算 计算感受野时,我们需要知道: 参考感受野(receptive file)计算 第一层卷积层的输出特征图像素的感受野的大小等于滤波器的大小; 深层卷积层的感受野大小和它之...
所以从一个平面到下一个平面的映射可以看作是作卷积运算,S-层可看作是模糊滤波器,起到二次特征提取的作用。隐层与隐层之间空间分辨率递减,而每层所含的平面数递增,这样可用于检测更多的特征信息。 C3层也是一个卷积层,它同样通过5x5...
卷积层是CNN的核心组成部分,其主要作用是对输入图像进行特征提取。卷积操作通过在输入图像上滑动一个称为卷积核(或滤波器)的小型矩阵,并将卷积核中的元素与对应位置的图像像素相乘并求和,从而得到一个新的特征图。卷积核的权重在训练过程中通过反向传播算法进行更新,以便学习到最佳的特征表示。 池化层通常位于卷积层之...
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