提升了网络的深度，在一定程度上提升了神经网络的效果，同时还减少了参数。而且3x3卷积核有利于更好地...
VGG使用3*3卷积核的优势是什么? 参考答案参考回答: 2个3*3的卷积核串联和5*5的卷积核有相同的感知野,前者拥有更少的参数。多个3*3的卷积核比一个较大尺寸的卷积核有更多层的非线性函数,增加了非线性表达,使判决函数更具有判决性。 纠错 收藏 查看讨论 ...
kernel_size(intortuple) - 卷积核的尺寸,卷积核的大小为(k,),第二个维度是由in_channels来决定的,所以实际上卷积大小为kernel_size*in_channels stride(intortuple,optional) - 卷积步长 padding (intortuple,optional)- 输入的每一条边补充0的层数 dilation(intortuple, `optional``) – 卷积核元素之间的间距...
华为云帮助中心为你分享云计算行业信息,包含产品介绍、用户指南、开发指南、最佳实践和常见问题等文档,方便快速查找定位问题与能力成长,并提供相关资料和解决方案。本页面关键词:深度学习 如何设计卷积核。
3*3的卷积核相对于5*5的卷积核来说，具有更好的特征提取能力。在卷积神经网络中，较小的卷积核可以提取更细粒度的特征。例如，在图像识别任务中，一个3*3的卷积核可以捕捉到一个像素点周围的8个像素点的信息，而一个5*5的卷积核只能捕捉到16个像素点的信息。因此，使用3*3的卷积核可以更好地捕捉输入数据中...
很明显，27xC^2小于49xC^2，即减少了参数；而且3x3卷积核有利于更好地保持图像性质。