Convolution Layer卷积层理解
神经网络中的卷积层： 该层的算法 主要是用一个卷积（这个卷积上的参数自己定义） 对原图片进行扫描（一格一格扫描，） 图片参数与卷积参数与运算 得出简化的图片数据 卷积层在神经网络的里的的使用： 彩色的图片 是三通道 RGB或者 很容易理解 打个比方 如果图片是RGB格式 图片的数据为3层 一层红色 一层绿色 一层蓝色 每层有各自的数据 Im2ccol 算法 转化为线性的
相关文章
- 1. 对卷积(convolution)的理解
- 2. 深度学习——卷积神经网络原理解析（Convolution layer）
- 3. 卷积Convolution
- 4. 空洞卷积(dilated convolution)理解
- 5. 如何理解空洞卷积（dilated convolution）
- 6. dynamic convolution动态卷积理解
- 7. 如何理解空洞卷积（dilated convolution）？
- 8. Convolutional layers/Pooling layers/Dense Layer 卷积层/池化层/稠密层
- 9. 轻松理解转置卷积(transposed convolution)或反卷积(deconvolution)
- 10. 卷积层+池化层的理解
- 更多相关文章...
- • ionic 背景层 - ionic 教程
- • SQLite Explain（解释） - SQLite教程
- • Docker 清理命令
- • ☆技术问答集锦（13）Java Instrument原理
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. 对卷积(convolution)的理解
- 2. 深度学习——卷积神经网络原理解析（Convolution layer）
- 3. 卷积Convolution
- 4. 空洞卷积(dilated convolution)理解
- 5. 如何理解空洞卷积（dilated convolution）
- 6. dynamic convolution动态卷积理解
- 7. 如何理解空洞卷积（dilated convolution）？
- 8. Convolutional layers/Pooling layers/Dense Layer 卷积层/池化层/稠密层
- 9. 轻松理解转置卷积(transposed convolution)或反卷积(deconvolution)
- 10. 卷积层+池化层的理解