计算公式
image.png
在kernel=(3,3),stride=1,pad=1
output = input ,即保持输入输出不变，
在kernel = (h,h) ,stride = (1,1) pad = 0
output = 1
在保证输出不变的情况下，用大的卷积核就必须用大的pad来补偿,并且必须保持stride=1
p = ceil.(0.5 * kernel)
在想要特征减半的情况下，stride 必须不等一，这样才能保证像素大幅度下降。
在使用kernel=(1,1)的情况下，必须保证pad=0，stride=1（最小为1）才能保证图像像素相同。
计算公式 output = (input - kernel +2*pad ) /stride +1 用法1 在ke...
1.卷积的计算方式和计算量 2.1*1卷积的作用
那啥，cv领域的也写一些把~ 卷积，反卷积，以及 feature map 的计算 W：矩阵宽，H：矩阵高，F：卷积...
属性驱动以及身份保留的人脸生成的卷积网络 摘要：本文聚焦于从特定的属性来生成人脸图片的问题。但是现有的基于卷积神经...
1、网络参数计算 卷积特征图计算方式： 2、网络使用的防过拟合技术 1) Relu激活函数 优点： 2） Drop...
abstract 边缘检测是计算机视觉中的基本问题。最近，卷积神经网络（CNN）已经显着推进了该领域。采用特定深层...
卷积神经网络常见的层 pytorch中各种层的用法 卷积 Convolution 参考：https://pytor...
在没有改变计算复杂度的情况下，只是使用“调整学习率”和“修改特定卷积层的步幅大小”等方法，就将ResNet- 50...
卷积的内涵以及卷积定理，多维卷积的过程待补充 1、一维卷积 卷积分为连续卷积和离散卷积，这里以离散卷积进行举例 从...
typeof 用法 ： typeof主要是用于计算表达式以及变量的值类型 for ... in 和 for ...of
本文标题：卷积计算方式以及特定用法
本文链接：https://www.haomeiwen.com/subject/soxliqtx.html
网友评论