卷积核

本文重点在卷积神经网络中有很多重要的卷积核，比如1*1的卷积核，3*3的卷积核，本文将讲解1*1的卷积核的使用，它在卷积神经网络中具有重要的地位。由于1*1的卷积核使用了最小的窗口，那么1*1的卷积核就失去了卷积层可以识…

文章目录CNN的组成层卷积层卷积运算卷积的变种分组卷积转置卷积空洞卷积可变形卷积卷积层的输出尺寸和参数量CNN的组成层在卷积神经⽹络中，⼀般包含5种类型的⽹络层次结构：输入层、卷积层、激活层、池化层和输出层。输入层（input layer&a…

目录0. 前言1. 减少计算量2. 引入更多非线性3. BottleNeck结构0. 前言在构建卷积神经网络时，我们该挑选多大尺寸的卷积核呢？如VGG16等很多网络结构都选用了大量的3x3卷积核和1x1卷积核，为什么要选用尺寸较小的卷积核呢，为什么不…