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...
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...
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。
从上面的图可以看出,采用一个5*5卷积核和两个3*3卷积核,它们卷积后的输出是相同大小,输出的每一个像素的感受野也相等。 在这样的前提下,有什么好处呢? 1、网络层数增加了,这增加了网络的非线性表达能力。 2、参数变少了,两个3*3和一个5*5的参数比例为3×3×2/(5×5)=0.72,同样的三个3×3和一个7...
不一样，共享权重的作用是在单层间共享。这也就是卷积的解释。。
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...
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。
3D卷积架构 3维卷积,三维卷积(ConvolutionsOverVolumes)你已经知道如何对二维图像做卷积了,现在看看如何执行卷积不仅仅在二维图像上,而是三维立体上。我们从一个例子开始,假如说你不仅想检测灰度图像的特征,也想检测RGB彩色图像的特征。彩色图像如果是6×6×3,这里的3
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。
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。