[深度学习]卷积理解

单通道卷积

看这个的可视化就很好理解了

https://github.com/vdumoulin/conv_arithmetic/blob/master/README.md

多通道卷积

当输入有多个通道时,卷积核需要拥有相同的通道数. 假设输入有c个通道,那么卷积核的每个通道分别于相应的输入数据通道进行卷积,然后将得到的特征图对应元素相加,最终输出一个单通道的特征图, 它的数学表达式如下图所示.

一些概念

卷积核个数: 一个卷积核对应输入图像某一个特征,理论上卷积核数量越多,能够提取的特征越丰富.

待补充:

3d卷积

相关推荐
X54先生(人文科技)41 分钟前
ELR-SELLM Edge 神经元网络架构评估报告
人工智能·深度学习·架构·开源
月华路8 小时前
《模型不玄学》第30章 完整跑一遍 Cheat Sheet
人工智能·深度学习·机器学习
LaughingZhu8 小时前
Product Hunt 每日热榜 | 2026-09-08
java·ide·深度学习·百度·intellij-idea
刀鋒偏冷9 小时前
CentOS 7 配置 Python 3.12.4 + RTX 4090 深度学习环境全记录
python·深度学习·centos
月华路11 小时前
《模型不玄学》第29章 上线监控与再训练
人工智能·深度学习·机器学习
147API12 小时前
学生模型和教师模型怎样做路由,阈值应该看哪些指标
网络·人工智能·深度学习·机器学习·智能路由器
HyperAI超神经13 小时前
机器人运动误差降低90.4%,英伟达/哈佛等提出Hydra-0,用Action Flow统一世界建模与控制
人工智能·深度学习·机器人·英伟达·世界模型
2601_9622962813 小时前
Pytorch转ONNX详解
pytorch·深度学习·框架·onnx·模型转换
大熊背14 小时前
冯‑克里斯映射估计算法逻辑
深度学习·机器学习·计算机视觉·白平衡·色调映射·冯-克里斯映射估计