直接定义的缺点在tensorflow中假设有一批输入为：其定义如下：tf.constant([[[[3,1,-3],[1,-1,7]],[[-2,2,-5],[2,7,3]]],[[[-1,3,1],[-3,-8,6]],[[4,6,8],[5,9,-5]]]],tf.float32)ViewCode这是一...

可以减少计算量，可以增加非线性判别能力举例假设有1个高为30、宽为40，深度为200的三维张量与55个高为5、宽为5、深度为200的卷积核same卷积，步长=1，则结果是高为30、宽为40、深度为55的三维张量，如图所示：该卷积过程的乘法计算量大约为5*5*200*30*40*55=330000000，这个计算量很大。...

 感受野在卷积神经网络中，感受野（ReceptiveField）的定义是卷积神经网络每一层输出的特征图（featuremap）上的像素点在输入图片上映射的区域大小。再通俗点的解释是，特征图上的一个点对应输入图上的区域，如下图所示： 返回目录 多个小卷积核连续卷积和单个大卷积核卷积的作用相同...

 在一些书籍和博客中所讲的卷积（一个卷积核和输入的对应位置相乘，然后累加）不是真正意义上的卷积。根据离散卷积的定义，卷积核是需要旋转180的。按照定义来说，一个输入和一个卷积核做卷积操作的流程是：①卷积核旋转180②对应位置相乘，然后累加举例下面这个图是常见的卷积运算图：中间的卷积核，其实是已经旋转过180度...

原文地址：https://www.cnblogs.com/zongfa/p/9130167.html线性滤波与卷积的基本概念     线性滤波可以说是图像处理最基本的方法，它可以允许我们对图像进行处理，产生很多不同的效果。做法很简单。首先，我们有一个二维的滤波器矩阵（有...

原文地址：https://blog.csdn.net/xys430381_1/article/details/82529397featuremap、卷积核、卷积核个数、filter、channel的概念解释feathermap的理解在cnn的每个卷积层，数据都是以三维形式存在的。你可以把它看成许多个二维图片叠在一起（像...