已知两层3×3的卷积核与一层5×5的卷积核具有相同的感受野,那么前者(3×3)和后者(5×5)的参数量和计算量是什么关系(特征图尺寸为32)?A.前者参数量小、后者计算量更小B.前者计算量小、后者参数量更小C.前者的参数量和计算量都更小D.后者的参数量和计算量都更小
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。
5*5卷积核替换为两个级联3*3卷积核在参数和计算量上的影响大尺寸的卷积核可以带来更大的感受野,但也意味着更多的参数,比如5x5卷积核参数(仅考虑w不考虑b)是3x3卷积核的(5*5+1)/(3*3+1)=2.6倍。为此, 《Reth…
为了比较3*3卷积核 和 5*5卷积核在性能上到底有多大区别设计了两个网络去进行对比, 1.两个3*3的卷积核,2个池化层,2个全连接层 2.两个5*5的卷积核,2个池化层,2个全连接层 两个网络的收敛标准,权重的初始化方式都是一样,学习率都是0.5不变,输入的都是一张28*28的图片,通过改变全连接层的节点数观察...
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
3x3卷积核卷积一次的运算量是9 5x5卷积核卷积一次的运算量是25 所以对原图大小长宽皆为x的图片来说2遍3x3卷积与1遍5x5卷积的计算量分别为: 3 * 3卷积核:9 * (x-2) ^ 2+9 * (x-4) ^2(第一次卷积计算量+第二次卷积计算量) 5 * 5卷积核:25 * (x-4) ^2 ...
而且两个3*3 kernel 的表现力不输 5*5。还一个就是两个3*3的卷积核跟着两个activation（3x3-...
同样图像大小为n*n,第一次卷积后输出为(n-3)/1+1=n-2,第二次卷积后输出为(n-2-3)/1+1=n-4。 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?
为什么两个3*3卷积等于一个5*5卷积呢? 因为它们感受野相同。 这样做有什么好处呢? 1、增加网络层数,层之间可以加入激活函数,增加了网络的非线性表达能力。 2、参数更少,2个3*3的卷积核有18个参数,1个5*5的卷积核有25个参数。
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...