卷积神经网络中feature map的含义
卷积神经网络中feature map的含义
在每个卷积层,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,其中每一个称为一个feature map。在输入层,如果是灰度图片,那就只有一个feature map;如果是彩色图片,一般就是3个feature map(红绿蓝)。层与层之间会有若干个卷积核(kernel),上一层和每个feature map跟每个卷积核做卷积,都会产生下一层的一个feature map。
作者:王赟 Maigo
链接:https://www.zhihu.com/question/36514939/answer/67810216
来源:知乎
著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处。
卷积神经网络中feature map的含义相关推荐
- 卷积神经网络中feature map是什么
个人理解卷积神经网络中feature map的含义 在每个卷积层,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,其中每一个称为一个feature map.在输入层,如果是灰度图片,那 ...
- CNN之性能指标:卷积神经网络中常用的性能指标(IOU/AP/mAP、混淆矩阵)简介、使用方法之详细攻略
CNN之性能指标:卷积神经网络中常用的性能指标(IOU/AP/mAP.混淆矩阵)简介.使用方法之详细攻略 目录 CNN中常用的性能指标(IOU/AP/mAP.混淆矩阵)简介 IOU 1.IOU简介 2 ...
- CNN中feature map、卷积核、卷积核个数、filter、channel的概念解释,以及CNN 学习过程中卷积核更新的理解
feature map.卷积核.卷积核个数.filter.channel的概念解释 feather map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( ...
- 2020-12-09 深度学习 卷积神经网络中感受野的详细介绍
卷积神经网络中感受野的详细介绍 1. 感受野的概念 在卷积神经网络中,感受野(Receptive Field)的定义是卷积神经网络每一层输出的特征图(feature map)上的像素点在输入图片上映射 ...
- 深入学习卷积神经网络中卷积层和池化层的意义(转)
为什么要使用卷积呢? 在传统的神经网络中,比如多层感知机(MLP),其输入通常是一个特征向量:需要人工设计特征,然后将这些特征计算的值组成特征向量,在过去几十年的经验来看,人工找到的特征并不是怎么好用 ...
- 卷积神经网络中卷积核的参数为什么是四个
卷积神经网络的卷积核参数 笔者最近在学卷积神经网络,想起来我的某位同学问了我一个问题: 为什么卷积神经网络中卷积核的参数是四个,为什么要把输出output也写入,即为什么与输出有关? 刚开始我也困惑? ...
- 卷积神经网络中感受野计算
文章目录 前言 一.感受野的概念 二.感受野的例子 三.感受野大小的计算 四.计算VGG-16网络每层的感受野 前言 感受野(receptive field):从CNN可视化的角度来讲,就是输出fea ...
- 深入学习卷积神经网络中卷积层和池化层的意义
为什么要使用卷积呢? 在传统的神经网络中,比如多层感知机(MLP),其输入通常是一个特征向量:需要人工设计特征,然后将这些特征计算的值组成特征向量,在过去几十年的经验来看,人工找到的特征并不是怎么好用 ...
- xml文件 卷积神经网络_理解卷积神经网络中的输入与输出形状(Keras实现)
即使我们从理论上理解了卷积神经网络,在实际进行将数据拟合到网络时,很多人仍然对其网络的输入和输出形状(shape)感到困惑.本文章将帮助你理解卷积神经网络的输入和输出形状. 让我们看看一个例子.CNN ...
最新文章
- 1 Strut2 Mapping to MVC
- Java泛型详解:<T>和Class<T>的使用,泛型类
- Pytorch:损失函数
- Android开发中Ant命令编译和APK签名的一些心得
- 公式中的引号怎么输_Excel计数函数中这些奇怪的参数让我百思不得其解!
- [附源码]Java计算机毕业设计SSM餐厅订餐系统
- 激光雷达数据集的采集与播放(C16/C32 系列多线混合固态激光雷达)
- 突破拐点:企业成长的S曲线
- linux搭建stm32开发环境
- 六度人脉,每一个擦肩而过都有可能和你有关系
- java省略号_在Java中使用省略号(…)
- Win10 企业版ltsc 无法访问samba网络共享问题及解决!(转)
- 【尚硅谷 Java Web 笔记】表格的跨行跨列
- Elasticsearch用java api 创建mapping
- 只要五分钟,让你成功接入Twitter的第三方登录
- 不可思议但又无处不在的漏洞,WEB安全基础入门—业务逻辑漏洞
- 几种常见窗函数的特性
- @component的注解
- 计算机英语听力教程,致用英语听力教程2 《英语听力教程2》文本.doc
- 三门问题的计算机模拟,三门问题和 JavaScript 仿真实验
热门文章
- PCL Lesson 4:直通滤波+多视图可视化
- 【学习OpenCV4】在OpenCV中响应键盘与鼠标操作
- 常见经典排序算法学习总结(插入、shell、冒泡、选择、归并、快排等)
- jquery 时间相减获取天数_JQuery Datepicker实现JavaScript日期相减的小例子
- educoder实训平台python顺序结构答案_传智播客升级实训课程,打造高分项目实战网课助力高校在线实训...
- python调试方法logging_python中logging使用方法
- android 初始化变量,变量初始化 - Android Studio
- 编译原理第三版王生原pdf_CS143:编译原理 | 环境搭建HelloWorld
- 怎样覆盖之前的html文档,jquery – html文本覆盖自己
- python bytes_Python每天必学之bytes字节