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...
多卷积层通过应用多个卷积核(也称为滤波器)对输入数据进行卷积操作,从而实现特征的提取。每个卷积核都可以学习到不同的特征,例如边缘、纹理、形状等。卷积操作通过在输入数据上滑动卷积核,并对卷积核与输入数据的对应位置进行元素乘积和求和,得到卷积后的特征图。 多卷积层的作用主要体现在以下几个方面: 特征提取:多...
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...
下列关于卷积神经网络 CNN 的描述中 哪些是正确的 A 池化层只能采用最大池化操作 用来降低特征图的维度 减少计算量 B Dropout层是一种正则化手段 仅在CNN的训练阶段使用 测试时被移除 C 卷积层中的滤波器 或卷积核 通过在输入数据上滑动 学习并提取局部特征 D
此例中, n=224,p=0,f=7,s=1,因此,该层输出的尺寸为 218x218.输出的第三个维度由滤波器的个数决定,即为5。 AI解析 重新生成 最新题目 【单选题】如果将人眼比作照相机的话,则相当于暗盒的是( )。 查看完整题目与答案 【单选题】道德是人类社会生活中依据社会舆论、( )和内心信念,以善恶评价为标准...
一个感受视野带有一个卷积核,我们将感受视野中的权重 w 矩阵称为卷积核(convolutional kernel),将感受视野对输入的扫描间隔称为步长(stride),当步长比较大时(stride>1),为了扫描到边缘的一些特征,感受视野可能会“出界”,这时需要对边界扩充(pad),边界扩充可以设为 0 或其他值。 我们可以定义感受视野的大小,也就...
学习神经网络从1x1卷积核开始(在inception中的应用) 11卷积是大小为11的滤波器做卷积操作,不同于22、33等filter,没有考虑在前一特征层局部信息之间的关系。 1、卷积核的原理 卷积核:可以看作对某个局部的加权求和,它是对应局部感知,它的原理是在观察某个物体时我们既不能观察每个像素也不能一次观察整体,而是先从...
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...