[mcj]深度学习中全连接层转卷积是怎么转的?
训练阶段用的是crop或者resize到14×14的输入图像,而测试阶段可以接收任意维度,如果使用未经crop的原图作为输入(假设原图比crop或者resize到训练尺度的图像要大),这会带来一个问题:feature map变大了...
训练阶段用的是crop或者resize到14×14的输入图像,而测试阶段可以接收任意维度,如果使用未经crop的原图作为输入(假设原图比crop或者resize到训练尺度的图像要大),这会带来一个问题:feature map变大了...
由于计算机视觉的大红大紫,二维卷积的用处范围最广。因此本文首先介绍二维卷积,之后再介绍一维卷积与三维卷积的具体流程,并描述其各自的具体应用。 1、二维卷积 图中的输入的数据维度为 14 × 14 ,过滤器大小为 5 × 5,二者做卷积,输出...