3乘3大小的卷积。根据查询中国教育网显示,特征图融合后用3乘3大小的卷积处理比较好,33卷积核用于卷积核的初始设计和特征的提取等任;卷积神经网络模型所需的存储容量和计算资源远超出移动和嵌入式设备的承载量。
从另一个角度看,很多网络只有3*3的卷积核,如果不融合的话,feature都是1—>n不断增多,那叫神经"...
我们知道,两个3×3卷积核一个5×5卷积的感受野相同,三个3×3卷积和一个7×7卷积的感受野相同(通俗来讲,感受野就是可以提取到周围邻居个数的特征) 假设输入输出channel均为C,使用7×7卷积核所需参数为 7 × 7 × C × C = 49 C 2 7×7×C×C = 49C^{2} 7×7×C×C=49C2 使用3×3卷积核...
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。
我觉得是的,1*1本身就是3*3的一种特例,四周为0只有中间非0
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...
卷积核的右边缘位于第K个位置,还剩下L-K+2*P个位置可以去移动,一次向右移动S步。 所以,卷积核还能移动(I-K+2P)\S (向下取整)步。再加上本身就处在的位置,所以总共是(I-K+2P)\S(下取整)+1 如果需要保持原来的尺寸:通常S = 1,K = 2P+1, 如padding为0, kernel为1,padding为1,kernel为3 ...
因为padding不一样啊,不同的卷积核使用的padding size是不一样的,比如1x1的卷积核,padding就是0, 3x3的卷积核,padding就是1,5x5的卷积核,padding就是2。 padding不同,所以它们的输出都是一样的。 0 回复 提问者 战战的坚果 #1 非常感谢! 回复 2020-03-25 09:30:45 相似...
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是相同的,我们下面做一个比较,3个3*3卷积的参数要小于一个7*7,这样可以防止过拟合的...
是的,效果应该比1X1卷积好,但是参数多。