各种卷积类型Convolution
1、Group convolution Group convolution是最早应用在2012年Alexnet的双GPU架构模型中，相当于把channel这一维度均分到两个GPU，进行分组卷积。如图所示： 这篇论文是：ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks。由图可见，上下两个并行的网络结构只有在部分层中才有信
相关文章
- 1. 卷积Convolution
- 2. Physics CG：卷积（convolution）
- 3. 组卷积（group convolution）
- 4. 直接理解转置卷积（Transposed convolution）的各种情况
- 5. 卷积类型
- 6. Dilated Convolution —— 空洞卷积（膨胀卷积）
- 7. 分组卷积/群卷积（Group Convolution）
- 8. 反卷积(Deconvolution)|转置卷积(Transposed Convolution)
- 9. 直接理解转置卷积（Transposed convolution）的各类状况
- 10. 反卷积（Transposed Convolution, Fractionally Strided Convolution or Deconvolution）
- 更多相关文章...
- • SQL 用于各种数据库的数据类型 - SQL 教程
- • Redis的6种数据类型 - Redis教程
- • Kotlin学习（二）基本类型
- • TiDB 在摩拜单车在线数据业务的应用和实践
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. 卷积Convolution
- 2. Physics CG：卷积（convolution）
- 3. 组卷积（group convolution）
- 4. 直接理解转置卷积（Transposed convolution）的各种情况
- 5. 卷积类型
- 6. Dilated Convolution —— 空洞卷积（膨胀卷积）
- 7. 分组卷积/群卷积（Group Convolution）
- 8. 反卷积(Deconvolution)|转置卷积(Transposed Convolution)
- 9. 直接理解转置卷积（Transposed convolution）的各类状况
- 10. 反卷积（Transposed Convolution, Fractionally Strided Convolution or Deconvolution）