11 2020 档案
摘要:空洞卷积(atrous convolution)又叫扩张卷积(dilated convolution),其实就是向卷积层引入了一个称为“扩张率(dilation rate)”的新参数,这个参数定义了卷积核处理数据时各值的间距。普通卷积和空洞卷积图示如下(以3*3卷积为例) (普通卷积) (空洞卷积)
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摘要:1*1shape的卷积在很多神经网络中都有应用(如Google InceptionNet,Resnet等),比起我们常见的2*2,3*3,5*5的卷积,这样的卷积核有什么作用呢? 首先,1*1的卷积可以增加网络层的非线性,它的卷积过程其实相当于全连接层的计算过程,并且还加入了非线性的激活函数(rel
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