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
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...
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…
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。
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?
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。
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? 1、网络层数增加了,这增加了网络的非线性表达能力。 2、参数变少了,两个3*3和一个5*5的参数比例为3×3×2/(5×5)=0.72,同样的三个3×3和一个7...
首先将轴承和齿轮复合故障信号通过连续小波变换得到振动信号的时频图，再通过小波核卷积层获得特征图，...
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? 1、网络层数增加了,这增加了网络的非线性表达能力。 2、参数变少了,两个3*3和一个5*5的参数比例为3×3×2/(5×5)=0.72,同样的三个3×3和一个7...
主要原因很简单，因为两个3x3的卷积核的感受野的大小刚好是5x5。放张图你就明白了，截取自Google的...