[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
极光代码工作室10 分钟前
基于深度学习的文本自动摘要系统
人工智能·python·深度学习·神经网络
蒟蒻的贤23 分钟前
从线性分类器到两层神经网络:为什么我们需要非线性?
人工智能·深度学习·神经网络
zy_destiny24 分钟前
【大模型应用】用千问大模型实现屋顶材质分类算法实现
人工智能·深度学习·机器学习·计算机视觉·数据挖掘·材质·通义千问
txg6661 小时前
WildSync:通过Wild API 使用恢复实现自动化 Fuzzing Harness 合成
运维·深度学习·网络安全·自动化
凌波粒1 小时前
深度学习入门(鱼书)第4章笔记——神经网络的学习
笔记·深度学习·神经网络
机 _ 长1 小时前
【项目03】基于ResNet实现猫狗识别
人工智能·深度学习
yyuuuzz1 小时前
运维场景中AI模型的常见问题
运维·服务器·人工智能·深度学习·机器学习·云计算·aws
qingyulee13 小时前
深度学习介绍、pytorch框架
人工智能·深度学习
weixin_4684668515 小时前
液态神经网络新手入门与实战指南
人工智能·深度学习·神经网络·ai·机器视觉·液态神经网络