1回答
当你们制作包含隐藏层的卷积层时，如何确定参数？像滤波器，步幅，甚至卷积层的数量？我知道每个参数的含义，但是如果我必须从头开始做，我怎么做呢？
浏览 13提问于2019-08-28得票数 0
回答已采纳
1回答
有人能解释卷积和次采样层之间的区别吗？
在卷积步骤中，我们定义了带权值的卷积滤波器()，而在次采样步骤中，我们应用卷积滤波器，并使用大步和池来确定它们的大小，这是正确的吗？
浏览 2提问于2018-12-05得票数 0
回答已采纳
我试图了解卷积神经网络在图像分割问题中的反褶积是如何工作的。我见过这样的定义：📷
这是否意味着卷积层和反褶积层共享相同的滤波器？我们是否为反褶积层训练一组单独的滤波器？
浏览 0提问于2018-10-03得票数 2
2回答
卷积神经网络中特征映射的滤波器
、、、、
在卷积神经网络中，我应该使用什么样的滤波器来提取特征图？我最近读到了关于卷积神经网络的文章，我了解到我们使用(一组滤波器)在每个卷积层生成一组特征映射，通过对前一层输出的滤波器进行卷积，生成一组特征映射。3)如何为我们的项目
浏览 1提问于2015-12-05得票数 0
回答已采纳
2回答
我有一个关于CNN的问题。如果我们取一个卷积层，它可以有多个滤波器，对吗？这些过滤器都一样吗？一个单一的图层仅仅是为了检测一个特征吗？我对卷积层的工作有点困惑。
浏览 0提问于2022-05-29得票数 0
1回答
我读了这篇文章""，它改进了自动编码器中隐藏层的可视化，但我对如何可视化卷积神经网络的滤波器感到困惑。在我看来，对于第一个卷积层，为了可视化滤波器，它需要这个等式：![]()对于第二卷积层，它应该将滤波器投影到原始输入空间，但我不知道如何做到这一点。
浏览 2提问于2013-05-15得票数 3
1回答
卷积神经元网络体系结构的确定我读过很多关于神经元网络，反向传播，随机梯度下降，过度拟合，正则化等等的文章。有一些“难”的数学规则:这很容易理解。但是，我怎么知道我的卷积神经元网络所需要的体系结构呢？我已经绘制了第一个隐藏层的权重，但是图像滤波器对我来说不太熟悉(也不像用于边缘检测的高通滤波器，也不像低通滤波器<
浏览 2提问于2017-03-12得票数 0
回答已采纳
其思想是由一维滤波器组合而成的二维滤波器内核.该方案的实质是将传统网络中的ND核分解为N个连续层的一维核。..
浏览 3提问于2016-09-15得票数 2
1回答
目前，我正在研究我的第一个神经网络，使用卷积来发挥和测试这个想法。我的项目目前涉及一个非常简单的系统，它使用监督学习来对正方形和三角形进行分类。
有一件事我很好奇，那就是如何确定卷积层中滤波器的数目。似乎人们通常使用32到512之间的值，我还不确定我自己的模型应该使用哪些数字。同样的，稠密的层也是如此。我见过人
浏览 1提问于2022-03-10得票数 -1
回答已采纳
1回答
我很难在网上找到关于如何在卷积神经网络中使用偏差进行反向传播的资源。我所说的偏差是指通过卷积得到的每个数字相加的数字。Here is a picture further explaining 我知道如何计算滤波器权重的梯度，但我不确定如何处理偏差。现在，我只是根据该层的平均误差来调整它。这是正确的吗？
浏览 57提问于2019-09-21得票数 0
回答已采纳
Keras层文档指定了卷积层的输入和输出大小：输出形状：(samples, filters, new_rows, new_cols)
核大小是一个空间参数，即只确定宽度和高度。因此，带有c通道的输入将产生带有filters通道的输出，而不管c的值如何。因此，它必须应用二维卷积与空间height x width滤波器，然后聚合
浏览 3提问于2017-04-09得票数 54
回答已采纳
1回答
最近我遇到了一篇关于使用反卷积网络进行语义分割的论文：用于语义分割的学习反褶积网络。📷非池层的输出是一个扩大的，但稀疏的激活映射。反褶积层将通过使用多个学习滤波器的卷积类运算解池获得的稀疏激活紧密化。然而，与将<em
浏览 0提问于2015-11-24得票数 5
回答已采纳
层的步幅、滤波器大小和填充参数不决定该层的输出形状，类似于卷积过程中确定的输出形状吗？
浏览 0提问于2017-04-26得票数 3
1回答
在训练模型后，如何才能看到用于Keras卷积层的每个内核(过滤器)的内容？
(例如，对于具有10个滤波器的2D卷积层(3*3))。
浏览 1提问于2020-02-20得票数 3
回答已采纳
假设我对conv层的输入是256 x 256 x 64，我使用了3x3的32个滤波器，为什么输出深度是32而不是64？卷积是如何在深度轴上进行的？
浏览 2提问于2018-01-11得票数 1
在许多文档中，每个过滤器都有类似于"Example“的图像。我想要可视化我的卷积滤波器，如“示例”图像，但我不知道如何将其可视化。
如何可视化我的卷积滤波器？
浏览 2提问于2016-09-07得票数 17
回答已采纳
我正在尝试建立一个基于提出的架构的有线电视新闻网。模型图只指定了滤波器和内核大小，而没有指定步幅和填充。这是我第一次从头开始构建cnn，所以我不确定我是不是选择了这些值，还是有什么规则？我在github上找到了相同cnn的一些版本，它们在每一层使用相同的步幅和填充类型的值，但这些值并不在论文中的任何位置。如有任何帮助，将不胜感激，谢谢！
浏览 1提问于2019-10-30得票数 0
1回答
什么是分步褶积层？
、、、
在纸使用上下文金字塔CNN生成高质量的人群密度图中，在3.4节中，它说
由于这项工作的目的是估计高分辨率和高质量的密度图，所以using是使用一组卷积和分步的卷积层来构造的。这组分数步幅卷积层帮助我们恢复输出密度图中的细节。second采用如下结构: CR(64,9)-CR(32,7)- TR(32)-CR(16,5)-TR(16)-C(1,1)，其中，C是卷积层，R是ReLU<e
浏览 0提问于2019-04-15得票数 10
回答已采纳
1回答
下面是一个代码片段，我在其中添加了两个卷积层，一个带有3x3滤波器，然后是一个带有1x1过滤器的层。虽然我确定3x3滤波器的参数是如何计算的，但我无法计算出1x1卷积的可学习参数计算。=============================Trainable params: 1,952它是
浏览 0提问于2021-07-07得票数 0
1回答
如何更新分解层的权重？
、、、
我正在尝试开发一个反卷积层(确切地说，是一个转置卷积层)。问题是我不知道如何更新卷积滤波器的权重。梯度是多少？我肯定这是一个卷积运算，但我不知道怎么做。我试着用误
浏览 3提问于2017-01-17得票数 8
云服务器
ICP备案
对象存储
云直播
腾讯会议
腾讯云开发者
