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卷积神经网络

卷积神经网络

作者: _Cooper_ | 来源:发表于2018-07-08 23:47 被阅读15次

卷积

  • 卷积核的维度为(kernel_size, kernel size, input_features),即深度是由输入的特征数决定的。输出深度(输出特征数)为kernel的个数,每一个kernel扫描输入,寻找一个feature,产生一个feature map。
  • 卷积的过程是内积

GooLeNet中

1*1卷积

  • 作用1-降维:kernel_size为1不能改变长宽,但是kernel的个数决定了输出的深度,可以用来降维。
  • 作用2-多一次提取特征的机会:11卷积把每一个点单独处理,乘以一个parameter(11的kernel),并且通过了ReLU函数,输出也为一个点,相当于进行了一次全连接,进行了Network In Network的操作,多一次提取特征。

Inception结构

暂时不太理解
参考

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