卷积核_卷积运算

卷积核相关问答

简介：卷积核就是图像处理时，给定输入图像，输入图像中一个小区域中像素>加权平均后成为输出图像中的每个对应像

4、一个卷基层有多少个参数:一个卷积核使用一套权值以便”扫视’数据每一处时以同样的方式抽取特征,最终得到的是一种特征。在tensorflow定义conv2d时需要指定卷积核的

接下来对图像做卷积操作,也就是调用Convolution中的valide方法。注意这里使用的是valide,因此不需要处理边缘,处理后的图像比原图像减小卷积核大小-1。 import java.io.File;

[最佳答案] 一般都是定了一个固定的核的，例如你29*29的图片，就用5*5的核。 这些都是经验。 当然你也可以用大些的。 然后核的具体的值，就是要训练出来的， 核的初始化的话，若果你的输入是0-1之前，那么核值也可以初始化在0-1之间，不会有太大的误差。 《神经网络之家》专讲神经网络这一块

为了比较3*3卷积核和5*5卷积核在性能上到底有多大区别设计了两个网络去进行对比,1.两个3*3的卷积核,2个池化层,2个全连接层2.两个5*5的卷积核,2个池化层,2个全连接层两

[最佳答案] 卷积是图像处理常用的方法,给定输入图像,在输出图像中每一个像素是输入图像中一个小区域中像素的加权平均,其中权值由一个函数定义,这个函数称为卷积核, 比如说卷积公式:R(u，v)=∑∑G(u-i，v-j)f(i，j) ，其中f为输入，G为卷积核。

卷积核(convolutional kernel):可以看作对某个局部的加权求和;它是对应局部感知,它的原理是在观察某个物体时我们既不能观察每个像素也不能一次观察整体,而是先从局部开始

然后,CNN中的卷积核的一个重要特点是它是需要网络自己来学习的。这一点很简单也很重要:一般的卷积核如sobel算子、平滑算子等,都是人们根据数学知识得到的,比如求导,平

同样需要明确一个概念:比如某层的卷积核参数为3*3*64,表示卷积核的尺寸为3*3的,卷积核的个数是64个,这也就意味着经过该层卷积后的图像通道是64,那么参数的数量是不是

什么是卷积核

答：做卷积处理的关键是卷积算子也就是系数矩阵的选择,这个系数矩阵就是卷积核(Kernal)

什么是卷积核?

答：卷积是图像处理常用的方法,给定输入图像,在输出图像中每一个像素是输入图像中一个小区域中像素的加权平均,其中权值由一个函数定义,这个函数称为卷积核, 比如说卷积公

什么是卷积核

答：卷积核就是算子就是权矩阵 卷积核:卷积时使用到的权用一个矩阵表示,该矩阵与使用的图像区域大小相同,其行、列都是奇数,是一个权矩阵。 图像处理中经常使用

卷积神经网络卷积核大小为什么不能是偶数

答：卷积核一般都把size设为奇数,主要有以下两个原因:保护位置信息:保证了 锚点 刚好在中间,方便以模块中心为标准进行滑动卷积,避免了位置信息发生 偏移

CNN 中,1X1卷积核到底有什么作用

答：改变通道数。 原图像 3*64*64的rgb,通过5个1X1卷积核就变成了5*64*64.用5个卷积核代替了原来RGB三通道的表示方法。 这通常用在网络比较靠后的位置,大概是为了学习高

用matlab进行cnn训练,改变了卷积核大小和层数,但错误率不变,

答：Test_example_CNN: Test_example_CNN: 1设置CNN的基本参数规格,如卷积、降采样层的数量,卷积核的大小、降采样的降幅2 cnnsetup函数 初始化卷积核、偏置

卷积神经网络中的卷积核是学习得来,还是预定义好的

答：卷积核大小是预定好的,初始值也是预定义的,但是最终的参数就是由网络学习而来的。

将原模型中的卷积层(卷积核为5*5)全部替换成两个3*3级联的卷

答：同时因为“权值共享”的缘故,这些神经元的参数一致,正好对应同一个卷积核。顺便补充下,不同卷积核对应不同的特征,比如不同方向的边(edge)就会分别对应不同的卷积核。激