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...
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...
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卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)是一种深度学习模型,主要用于图像识别和计算机视觉任务。在Keras中,卷积神经网络的输入形状通常是一个四维张量,即(ba...