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,卷积结束后生成一个3×3的矩阵。 如果有...
其中1×1卷积层负责先减小然后增加（恢复）维度，使3×3卷积层的通道数目可以降低下来，降低参数量减少...
一般来说，3*3是比较常用的卷积核大小，而1*1则一般用于升维和降维，在ResNet的残差模块和MobileNet的...
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...
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 如果需要尺寸减小为原来的一半(DCGAN实现的discriminator有):通常S = 2,K = 2P+2, 如paddi...
#1*1卷积层,3*3卷积层,5*5卷积层老师,在本小节5.56分时,您提到11卷积层,与33卷积层,与5*5卷积层,由于padding=“same”,所以它们的输出与输入是一样的,padding可以保证数据不损失,对吧,但您也说过了数据是否损失与输出图像的大小无关,那么(32-1+2P)/1 + 1 与(32-3+2P)/1 + 1 与(32-5+2P)/1...
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
google使用的1*3和3*1代替3*3的卷积核 google使用的1*3和3*1代替3*3的卷积核,会不会对图像的特征提取造成影响?卷积核的物理涵义就是对图像中的部分区域的特征进行提取,那么这样造成的影响又改怎么处理慕虎6205893 2019-04-03 11:04:42 源自:4-3 卷积神经网络进阶(inception-mobile-net) ...
3乘3的卷积核是一种常用的卷积核类型,其大小为3行3列。卷积核可以用于图像处理和机器学习中的卷积操作。例如,在图像处理中,我们可以将3乘3的卷积核应用于一张图像上的每个像素,通过卷积操作来提取图像的特征。卷积核中的每个元素都有一个权重值,这些权重值会与输入图像中相应位置的像素值相乘,然后求和得到输出图...