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...
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。
EN一、初识卷积网络结构 01 概览 前面已经做过手写体识别的任务。之前我们只是使用了两层的全连接层，...
5*5卷积:有(x-5+1)* (x-5+1)个输出点,每个输出点对应5*5次乘法和5*5次加法(5*5次乘法的结果求和再加上b,一共5*5+1个数相加,所以需要5*5次加法) 3*3卷积:第一个3*3卷积有(x-3+1)*(x-3+1)个输出点,每个输出点对应3*3次乘法和3*3次加法,第二个3*3卷积的输入是(x-3+1)*(x-3...
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...
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...
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...
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。
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?