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
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...
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...
图片的局部大小),采用堆积的小卷积核是优于采用大的卷积核,因为多层非线性层可以增加网络深度来保证学习更复杂的模式,而且代价还比较小(参数更少)。 简单来说,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...
ResNet第一层就是采用的7*7的大卷积核，为了捕捉底层图像的特征。但后来发现3*3的更高效并切性能相当...
这是由于，使用3个3x3的卷积核串联时，中间卷积层的输出会包含前后两层的特征信息，然后这些信息将被用作第三个3x3卷积的输入。因此，这个过程在实质上等同于使用一个更大的7x7的卷积核来捕获相同的信息。不仅如此，使用多个小卷积核的计算量通常比使用单个大卷积核少，而且可以通过并行计算进一步提高性能...
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。
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...
可以发现对同样一幅图卷积,使用2个3 * 3卷积与1个5 * 5卷积得到的输出图大小是一样的,也就是说他们的感受野是一样大的,所以,可以总结出这样一个结论:2遍3 * 3卷积与1遍5 * 5卷积,特征提取能力是一样的。 那为何工业上常常用小的卷积核多次卷积去替代大卷积核一次卷积?
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...