CNN中的卷积操做

时间 2020-06-06

标签 cnn 繁體版

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CNN中的卷积不少文章都介绍过卷积的操做：用一个小的卷积核在图像上滑动，每次滑动计算出一个值，好比用3*3的卷积核卷积一个5*5的矩阵（不考虑扩展边缘），过程以下：web 卷积操做在二维平面上很好理解，可是在CNN中，被卷积的矩阵是有深度的： ide 这个深度能够类比三通道的RGB图像想象。因此被卷积的矩阵的维度是depth*height*width，那么针对这样的矩阵，卷积操做是如何进行的呢？

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1. CNN中的卷积操做的参数数计算
2. CNN中的1x1卷积
3. CNN中卷积的意义
4. CNN中的卷积核及TensorFlow中卷积的各种实现
5. cnn-卷积
6. 一维卷积（1D-CNN）、二维卷积（2D-CNN）、三维卷积（3D-CNN）
7. 【CNN】卷积神经网络中的 1*1 卷积的作用
8. CNN卷积中多通道卷积的参数问题
9. 完全搞懂CNN中的卷积和反卷积
10. 理解CNN中的卷积和反卷积
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