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  • 2、卷积核,感受野

    在卷积神经网络中,感受野的定义是 卷积神经网络每一层输出的特征图(feature map)上的像素点在原始图像上映射的区域大小。

    原始输入为5*5大小,使用一个5*5大小的核,处理它,得到的结果为1*1大小, 卷积核参数为25。

    原始输入是5*5大小,使用两次3*3大小的核,处理它,得到的结果为1*1大小,卷积核参数为9 * 2 = 18。

    也就是说,2层3*3的卷积核,可以替代一个5*5的卷积核。

    感受野大小计算

    https://zhuanlan.zhihu.com/p/35708466

    [公式] 层的感受野大小计算如下:

    [公式]
    其中
    [公式] 是第 [公式] 层的感受野大小,而 [公式] 是当前层的卷积核大小, [公式] 是第 [公式] 层的步长。

    1x1卷积核:https://zhuanlan.zhihu.com/p/40050371

    当1x1卷积核的个数小于输入channels数量时,起到降维的作用。当输入为6x6x32时,1x1卷积的形式是1x1x32,当只有一个1x1卷积核的时候,此时输出为6x6x1。

    1x1卷积一般只改变输出通道数(channels),不改变输出的宽度和高度,可以实现跨通道的信息交互。

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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/ljygoodgoodstudydaydayup/p/15717130.html
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