好处就是降低运算量。坏处就是增加了归纳偏置。不过方的卷积核本身就强归纳偏置，在加一点也没啥问题。...
使用三个不同大小的卷积核是为了减少参数的数量。 1.首先是卷积核的数量问题。 因为一张图片可能有很多特征,所以可能需要学习多个卷积核用来提取图像特征。 图中不同颜色代表不同的特征,需要学习对应数量的卷积核进行特征提取。 对于灰度图像,例如一个图像大小是5×5, 有一个3×3的卷积核对着图像进行卷积,卷积结束...
1×1的卷积核基本就是用来升维或者降维用的。一般来说，瓶颈层就是用来减少参数和计算量用的，适应压缩...
因为5*5的区域,卷积核为3*3, 卷积后每一个点的感受野是3*3,卷积后的区域为3*3 第二次卷积还用用3*3的卷积的话,第二次卷积的结果就变成了1*1,因此每一个点的感受野是5*5 对应于3次卷积的结果,每一点的感受野就是7*7, 由上式我们可以看出,对于3个3*3卷积后的感受野和一个7*7卷积核卷积的感受野...
google使用的1*3和3*1代替3*3的卷积核 google使用的1*3和3*1代替3*3的卷积核,会不会对图像的特征提取造成影响?卷积核的物理涵义就是对图像中的部分区域的特征进行提取,那么这样造成的影响又改怎么处理慕虎6205893 2019-04-03 11:04:42 源自:4-3 卷积神经网络进阶(inception-mobile-net) ...
单项选择题InCeptionv2-v3模型中把1个3∗3的卷积拆分为1∗3和3∗1的卷积好处是什么()?A.抵抗过拟合B.加快模型收敛速度C.增加网络特征提取能力D.抵抗梯度消失点击查看答案&解析 您可能感兴趣的试卷你可能感兴趣的试题 1.单项选择题人工智能训练师的工作与以下哪个领域密切相关()? A.医学B.物理学C.人工...
7.计算下列各对信号的卷积和y(n)=x(n)*h(n)(1)x(n)=x^nu(n) . h(n)=β^nu(n) : ( 2)*(n)=(-1/3)^nu(n-
x(n)和h(n)是如下给定的有限序列x(n)={5, 2, 4, -1, 2}, h(n)={-3, 2, -1 }(1) 计算x(n)和h(n)的线性卷积y(n)=
@休柏回答了更准确的计算方法。当层数变多的时候，必须要减少计算量才能使得模型更好的收敛。这里有相关...