记VGG16
1. 上面这张图解释了我很久的困惑，就是下面这个图和最早学习深度学习是看到的那些结点结构的图，比如最早输入224*224*3的照片，接下来经过64个卷积核（卷积核为3个3*3的 ）的两次卷积，，这样明显就是向前慢慢扩展了。 那些结点连线是最早便于介绍神经网络是一维的时候就很好理解了。但是现在这样写法，因为卷积其实也就是在进行权重加和，一个3*3的卷积核加到图片上去不就是相当于那对应位置相乘再进行求
相关文章
- 1. vgg16学习笔记
- 2. VGG16学习笔记
- 3. VGG16学习笔记（一）
- 4. VGG16--slim
- 5. 深度学习笔记（六）--VGG16网络
- 6. VGG16预训练学习笔记
- 7. VGG16学习
- 8. VGG16模型
- 9. Vgg16 + Unet 介绍
- 10. VGG16 初了解
- 更多相关文章...
- • ASP.NET Razor - 标记 - ASP.NET 教程
- • ADO 添加记录 - ADO 教程
- • Tomcat学习笔记（史上最全tomcat学习笔记）
- • 漫谈MySQL的锁机制
相关标签/搜索
每日一句
-
每一个你不满意的现在，都有一个你没有努力的曾经。
欢迎关注本站公众号,获取更多信息
相关文章
- 1. vgg16学习笔记
- 2. VGG16学习笔记
- 3. VGG16学习笔记（一）
- 4. VGG16--slim
- 5. 深度学习笔记（六）--VGG16网络
- 6. VGG16预训练学习笔记
- 7. VGG16学习
- 8. VGG16模型
- 9. Vgg16 + Unet 介绍
- 10. VGG16 初了解