[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
郭庆汝8 分钟前
json库保存字典数据到本地
人工智能·深度学习·json
霖大侠44 分钟前
VISION TRANSFORMER ADAPTER FOR DENSE PREDICTIONS
人工智能·深度学习·transformer
非著名架构师1 小时前
破解“AI幻觉”,锁定真实风险:专业气象模型如何为企业提供可信的极端天气决策依据?
人工智能·深度学习·机器学习·数据分析·风光功率预测·高精度气象数据·高精度天气预报数据
忆~遂愿1 小时前
昇腾 Triton-Ascend 开源实战:架构解析、环境搭建与配置速查
人工智能·python·深度学习·机器学习·自然语言处理
高洁011 小时前
向量数据库拥抱大模型
python·深度学习·算法·机器学习·transformer
小龙报1 小时前
【算法通关指南:算法基础篇(四)】二维差分专题:1.【模板】差分 2.地毯
c语言·数据结构·c++·深度学习·神经网络·算法·自然语言处理
Hello娃的2 小时前
【神经网络】构成单元、网络结构、训练过程
深度学习·神经网络·机器学习
wzx_Eleven2 小时前
【论文阅读】多密钥低通信轮次的联邦学习安全聚合
论文阅读·深度学习·神经网络·安全·同态加密
做cv的小昊2 小时前
VLM相关论文阅读:【LoRA】Low-rank Adaptation of Large Language Models
论文阅读·人工智能·深度学习·计算机视觉·语言模型·自然语言处理·transformer
nwsuaf_huasir2 小时前
深度学习1.4-pytorch安装
人工智能·pytorch·深度学习