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郭耀华‘s Blog

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各种卷积结构原理及优劣总结

卷积神经网络深度学习图像处理

卷积神经网络作为深度学习的典型网络，在图像处理和计算机视觉等多个领域都取得了很好的效果。

2018-08-15

7170

卷积神经网络CNN的意义

卷积神经网络图像处理 kernel tensorflow

一、选用卷积的原因局部感知简单来说，卷积核的大小一般小于输入图像的大小（如果等于则是全连接），因此卷积提取出的特征会更多地关注局部 —— 这很符合日常我们接触到的图像处理。而每个神经元其实没有必要对全局图像进行感知，只需要对局部进行感知，然后在更高层将局部的信息综合起来就得到了全局的信息。参数共享参数共享最大的作用莫过于很大限度地减少运算量了。多核一般我们都不会只用一个卷积核对输入图像进行过滤，因为一个核的参数是固定的，其提取的特征也会单一化。这就有点像是我们平时如何客观看待事

2018-07-05

1.4K0

1×1卷积的用途（Network in Network）

卷积神经网络

1×1卷积，又称为Network in Network 如果卷积的输出输入都只是一个平面，那么1x1卷积核并没有什么意义，它是完全不考虑像素与周边其他像素关系。但卷积的输出输入是长方体，所以1x

2018-05-09

2.6K1

卷积神经网络CNN的意义

卷积神经网络图像处理 kernel tensorflow

一、选用卷积的原因局部感知简单来说，卷积核的大小一般小于输入图像的大小（如果等于则是全连接），因此卷积提取出的特征会更多地关注局部 —— 这很符合日常我们接触到的图像处理。而每个神经元其实没有必要对全局图像进行感知，只需要对局部进行感知，然后在更高层将局部的信息综合起来就得到了全局的信息。参数共享参数共享最大的作用莫过于很大限度地减少运算量了。多核一般我们都不会只用一个卷积核对输入图像进行过滤，因为一个核的参数是固定的，其提取的特征也会单一化。这就有点像是我们平时如何客观看待事

2018-05-09

1.1K0

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