[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
迷你可可小生43 分钟前
常见神经网络模块
人工智能·深度学习
bst@微胖子1 小时前
HuggingFace项目实战之分类任务实战
pytorch·深度学习·分类
YukiMori231 小时前
基于Paddle微调ERNIE的中文情感分析实战教程
深度学习·机器学习
小途软件1 小时前
基于深度学习的人脸检测算法研究
java·人工智能·pytorch·python·深度学习·语言模型
guoketg2 小时前
Vision Transformer(ViT)的讲解和面试题目讲解
人工智能·python·深度学习·vit
热心不起来的市民小周2 小时前
测测你的牌:基于 MobileNetV2 的车牌内容检测
python·深度学习·计算机视觉
空山新雨后、2 小时前
Masked AutoEncoder(MAE)详解:高 Mask 率如何造就强视觉表征
人工智能·深度学习·chatgpt·多模态
Francek Chen2 小时前
【自然语言处理】应用06:针对序列级和词元级应用微调BERT
人工智能·pytorch·深度学习·自然语言处理·bert
ekkoalex2 小时前
强化学习中参数的设置
人工智能·深度学习·transformer