【从零开始学习深度学习】23. CNN中的多通道输入及多通道输出计算方式及1X1卷积层介绍
之前我们用到的输入和输出都是二维数组，但真实数据的维度经常更高。例如，彩色图像在高和宽2个维度外还有RGB（红、绿、蓝）3个颜色通道。假设彩色图像的高和宽分别是h和w（像素），那么它可以表示为一个3×h×w的多维数组。我们将大小为3的这一维称为通道（channel）维。本文我们将介绍含多个输入通道或多个输出通道的卷积核。 1 多输入通道–单输出通道 ...
深度学习入门基础CNN系列——感受野和多输入通道、多输出通道以及批量操作基本概念
本篇文章主要讲解卷积神经网络中的感受野和通道的基本概念，适合于准备入门深度学习的小白，也可以在学完深度学习后将其作为温习。如果对卷积计算没有概念的可以看本博主的上篇文章深度学习入门基础CNN系列——卷积计算一、感受野（receptive field）这里先给出概念，感受野：在卷积神经网络CNN中，决定某一层输出结果中一个元素所对应的输入层的区域大小，被称作感受野（receptive field）....
本页面内关键词为智能算法引擎基于机器学习所生成，如有任何问题，可在页面下方点击"联系我们"与我们沟通。
智能引擎技术
AI Online Serving，阿里巴巴集团搜推广算法与工程技术的大本营，大数据深度学习时代的创新主场。
+关注