需要视频中的课件的小伙伴可以关注我的公众号【AI评论员】回复【阿文】无偿领取在学习卷积神经网络时,其他的卷积核没有经常看到,反而是3×3的卷积核经常出现,它到底有什么过人之处,今天我们就来讨论卷积网络里一个基础概念,也就是卷积核尺寸,以及3×3卷积核在深度学习
假设有一个32*32*10的特征图,需要使他的深度为20,那么用3*3*10卷积核卷积,Padding=1,stride=1,需要多少次?原特征图大小为32*32*10,用之前的公式可以知道,目标特征图大小为32*32*1,然后再卷积20次(也就是一直所说的channel通道串联),那么需要用到的卷积参数就是 3*3*10*20=1800个卷积参数(20个卷积核...
1乘3乘3和3乘3乘3卷积核的区别是高度不同。前两个1乘3和3乘3代表的是图像的高和宽，其中的每一格是一个像素点，由于RGB图像有3个颜色通道，所以该图像的channel为3，就是两者最后一个3。一共就是1乘3乘3和3乘3乘3。1乘3乘3卷积核的高度是1，3乘3乘3卷积核的高度是3，所以两者的区别...
深度学习小笔记03-,3*3的卷积核为什么可以代替5*5的卷积核和7*7的卷积核以及参数怎么算,程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
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。
首先你需要知道卷积的概念,在卷积层中,其实我们就是用许多个不同的卷积核Filter去卷积我们输入的图像。假设我们的图像是3通道的,那么我们一般的卷积核大小就是一个3*3*3(width*height*channel)的三维Tensor。 每一个Filter卷积过原图像以后,都会生成一张新的图像,被我们称之为特征图,我们通常使用64个或128个卷积...
小波核卷积层采用不同平移参数和尺度参数的小波卷积核对信号进行卷积操作，目的是为了提取原始信号中与小波...
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。
2.3.3 卷积积分的图解法是【西安电子科技大学】信号与系统 郭宝龙(全122讲)的第33集视频,该合集共计122集,视频收藏或关注UP主,及时了解更多相关视频内容。
加强网络的非线性特征提取能力和减少过拟合等。1、加强网络的非线性特征提取能力：多个3x3卷积层可以使网络的学习更加深入和充分，提高网络的特征提取能力。2、减少过拟合：通过在多个3x3卷积层之间添加批量归一化层、残差连接等方法，可以有效地减少网络的过拟合现象。