卷积神经网络(CNN)的细节问题(滤波器的大小选择)

                        0. 滤波器的大小选择 大部分卷积神经网络都会采用逐层递增(1⇒ 3 ⇒ 5 ⇒ 7)的方式。 每通过一次池化层,卷积层过滤器的深度都会乘以 2; 1. 权值共享:减轻过拟合 & 下降计算量 一个卷积层(Wx+b ⇒ ReLU ⇒ maxpooling)能够有多个不一样的卷积核,而每个卷积核都对应一个滤波后映射出的新图像,同一个新图像中的每个像素都来
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