1 关于池化和反池化的理解 - 程序员大本营

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3 Keras.layers.Conv2D参数详解搭建图片分类 CNN （卷积神经网络

4 卷积可视化以及padding的处理方式valid,same

5 A Beginner's Guide to Convolutional Neural Networks (CNNs)

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PyTorch框架学习十--基础网络层(卷积.转置卷积.池化.反池化.线性.激活函数) 一.卷积层二.转置卷积层三.池化层 1.最大池化nn.MaxPool2d 2.平均池化nn.AvgPool2 ...
[CNN] 卷积、反卷积、池化、反池化
之前一直太忙,没时间整理,这两天抽出点时间整理一下卷积.反卷积.池化.反池化的内容,也希望自己对一些比较模糊的地方可以理解的更加清晰. 一.卷积 1.卷积的简单定义卷积神经网络中的卷积操作可以看做是 ...
深度学习（一）神经网络中的池化与反池化原理
原文作者:aircraft 原文链接:https://www.cnblogs.com/DOMLX/p/9579108.html 参考博客:https://blog.csdn.net/chengqium ...
数据扁平化与反扁平化
个人理解数据扁平化:将嵌套多层的数据转换成嵌套一层的数据: 数据反扁平化:将一层的数据转换成类似树结构的数据: 话不多说,直接上代码: 数据扁平化方法一: 利用原型的isPrototypeOf() ...
卷积层的主要作用_对卷积神经网络CNN的理解，一文读懂卷积神经网络。
什么是神经网络? 神经网络ANN全称为(artificial neutral network),也就是人工神经网络,是一种仿人类神经网络原理构造的一种计算机模型. 主要由:输入,权重,激活函数来构成一 ...
CNN 全连接层与卷积层深刻理解
CNN 全连接层与卷积层卷积和全连接关系卷积取的是局部特征,全连接就是把以前的局部特征重新通过权值矩阵组装成完整的图. 因为用到了所有的局部特征,所以叫全连接什么是全连接层全连接层(fully ...
【扩张卷积or空洞卷积】如何理解Dilated Convolutions(空洞卷积)
文章来源:https://blog.csdn.net/alxe_made/article/details/88594550 1. 扩张卷积的提出 Multi-Scale Context Aggrega ...
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Conv2d中的groups参数（分组卷积）怎么理解？【分组卷积可以减少参数量、且不容易过拟合（类似正则化）】
关于Conv2d的用法先看以下链接:Conv2d_马鹏森的博客-CSDN博客注意:首先需要知道的是groups的值必须能整除in_channels和out_channels 前置知识:卷积参数量的计 ...

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