57_16.10 卷积层的参数量计算,1x1卷积核是Py_火炬的第57集视频,该合集共计91集,视频收藏或关注UP主,及时了解更多相关视频内容。
CNN的卷积核通道数=卷积输入层的通道数CNN的卷积输出层通道数(深度)=卷积核的个数在卷积层的计算中,假设输入是H x W x C, C是输入的深度(即通道数),那么卷积核(滤波器)的通道数需要和输入的通道数相同,所以也为C,假设卷积核的大小为K x K,一个卷积核就为K x K x C,计算时卷积核的对应通道应用于...
1*1的卷积核能够实现维度的改变 32是有32个通道,32个channel 如果我们有16个卷积核 ,那么我们的这里应该是16 即新图片的channel数是16 新突破的channel数和原图片的channel数完全没相关 我们的卷积核是[16,32,1,1] 这个32是和原图的通道数对应的,因为我们每个通道都要做channel 而这个16是我们自己选择,有16...
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原理代码讲解|大核卷积分解模块 三行代码发CVPR2024 减少参数 加速训练 【V1代码讲解030】, 视频播放量 6973、弹幕量 0、点赞数 144、投硬币枚数 53、收藏人数 453、转发人数 64, 视频作者 布尔大学士, 作者简介 工学博士在读,做通俗易懂的科研分享,工位悟道!坚持日更!
分析一下:输入通道有三个,所以每个卷积核的通道也有三个(各个通道上的参数不共享),输出通道有192个,所以,一共有192个卷积核,那么,由这些卷积核计算得到的卷积层的参数有:(3*(3*3))*192=5184个。 真TMD费劲,加油吧,少年!
A.不同卷积层或同一卷积层只能用一种大小的卷积核B.类似AlexNet网络使用的分组卷积可以增加卷积层的参数量,降低网络训练速度C.1*1的卷积没有改变特征图的大小,因此没有获得新的特征D.在卷积层后面使用池化操作,可以减少网络可以训练的参数量相关知识点: 试题...
A.卷积核中的取值都是事先人工设计的,在网络的训练过程中不变化B.共享权重大大减少了参数的个数,降低了网络的复杂度C.通过增加卷积核的大小和通道的个数,可以提升卷积神经网络特征获取的能力D.卷积核越大,即感受野越大,网络需要优化的参数越少,训练速度越快 相关知识点: 试题来源: 解析 A,D 反馈 收藏 ...
由于这个特性,在 CNN 中,FC 常用作分类器,即在卷积、池化层后加 FC 把特征变换到样本空间。而卷积可以看做一定条件约束的“全连接”,如用 1 * 1 的卷积,可以与全连接达到同样的效果。 但是由于全连接层参数冗余,有些模型使用全局平均池化 (Global Average Pooling, GAP) 来代替全连接。
A.大的卷积核对应的感受野比较大,更容易获得图像的特征B.小的卷积核级联的效果等价于大卷积核的效果,但权重等参数会大大减少C.过大的卷积核对应大量的参数,卷积神经网络不容易出现过拟合D.小的卷积核可以获得图像比较细致的特征,它们组合起来可能降低网络的分类准确率相关...