卷积神经网络6-为什么使用卷积
为什么使用卷积？ 和只用全连接层想比，卷积层的两个主要优势在于参数共享和稀疏链接。 参数共享：假如你在一张图片的左上角进行边缘检测和垂直特征提取，那么使用相同的过滤器可能你也可以对右下角进行卷积，这就是参数共享。 稀疏链接：由输入图像到输出图像，输出图像的一个参数只与输入图像的9个参数相连接，而与其他参数没有任何联系，这就是稀疏连
相关文章
- 1. 卷积神经网络笔记——1.11为什么使用卷积
- 2. 卷积神经网络 (为什么是卷积?)
- 3. 卷积神经网络中的卷积有什么用？
- 4. 卷积神经网络中的“卷积”
- 5. 卷积和卷积神经网络
- 6. 卷积神经网络 - 卷积池化
- 7. TensorFlow 卷积神经网络--卷积层
- 8. 卷积神经网络-时序卷积
- 9. 卷积神经网络卷积过程
- 10. 卷积神经网络-转置卷积
- 更多相关文章...
- • 为什么使用 XML Schemas? - XML Schema 教程
- • 为什么使用 Web Services? - Web Services 教程
- • Composer 安装与使用
- • 为了进字节跳动，我精选了29道Java经典算法题，带详细讲解
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. 卷积神经网络笔记——1.11为什么使用卷积
- 2. 卷积神经网络 (为什么是卷积?)
- 3. 卷积神经网络中的卷积有什么用？
- 4. 卷积神经网络中的“卷积”
- 5. 卷积和卷积神经网络
- 6. 卷积神经网络 - 卷积池化
- 7. TensorFlow 卷积神经网络--卷积层
- 8. 卷积神经网络-时序卷积
- 9. 卷积神经网络卷积过程
- 10. 卷积神经网络-转置卷积