几个小滤波器(3x3)卷积层的组合比一个大滤波器(5x5或7x7)卷积层好: 验证了通过不断加深网络结构可以提升性能。VGG缺点VGG耗费更多计算资源,并且使用了...,使用了2个3x3卷积核来代替5*5卷积核,这样做的主要目的是在保证具有相同感知野的条件下,提升了网络的深度,在一定程度上提升了神经网络的效果。比如,3个步...
卷积核越大计算量往往比较大。比如7×7卷积核要比3×3计算量大很多，具体计算量计算方式见：深度学习...
首先将轴承和齿轮复合故障信号通过连续小波变换得到振动信号的时频图，再通过小波核卷积层获得特征图，最后...
已知原始图像尺寸为7*7,使用3*3的卷积核进行卷积,不进行填充,步长为1,则卷积后得到的特征图大小为() A.4*4B.6*6C.3*3D.5*5 点击查看答案进入小程序搜题 你可能喜欢 如果要制作一张企业近年来发展历程图,用下面哪种图形效果会更佳? A.流程 B.矩阵 C.关系 D.循环 点击查看答案进入小程序搜题 模...
在VGG中，使用了3个3x3卷积核来代替7x7卷积核，使用了2个3x3卷积核来代替5*5卷积核，这样做的主要...
这里既然用3*3卷积来替代更大尺寸的卷积,那么有一个前提,就是要保证两者具有同样大小的输出和感受野。 两个3*3的卷积才能代替一个5*5的卷积;三个3*3的卷积才能代替一个7*7的卷积。 以stride=1,padding=0我们来看看为何。 我们首先看一下采用5*5卷积的方案。
这里既然用3*3卷积来替代更大尺寸的卷积,那么有一个前提,就是要保证两者具有同样大小的输出和感受野。 两个3*3的卷积才能代替一个5*5的卷积;三个3*3的卷积才能代替一个7*7的卷积。 以stride=1,padding=0我们来看看为何。 我们首先看一下采用5*5卷积的方案。
两个3*3的卷积才能代替一个5*5的卷积;三个3*3的卷积才能代替一个7*7的卷积。 以stride=1,padding=0我们来看看为何。 我们首先看一下采用5*5卷积的方案。 假设图像大小为n*n,采用5*5的卷积核其输出为(n-5)/1+1=n-4。 我们再看一下采用3*3卷积的方案。
小卷积核的使用妙处/为什么用3乘3的卷积核 3个kernel3相当于1个kernel7的; 2个kernel3相当于1个kernel5的; 更深(特征更多 (局部最优)),非线性层越多(使决策函数更加具有辨别能力) 参数量减少3*(3C)的平方 vs (7C)的平方 计算量也减少 3×3的9个格子,最中间的格子是一个感受野中心,可以捕获上下左右...
百度试题 结果1 题目用多个小卷积核串联可以有大卷积核同样的能力,2个3*3卷积核可以代替一个7*7卷积核,参数更少; A. 正确 B. 错误 相关知识点: 试题来源: 解析 B 反馈 收藏