CNN中卷积过程中padding的使用】的更多相关文章

1.podding='SAME'时,全0填充.     2.padding=“VALID”,不使用全0填充      …
版权声明:本文为博主原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明. 本文链接:https://blog.csdn.net/hacker_Dem_br/article/details/88786661 RGB image 输入的图像有RGB3个channel,假设有100个filter,输出的就有100个feature map,而不是300个.因为输出的个数依然是卷积核的个数100,只不过输出时是对RGB三个通道的加和操作 Grayscale(灰度) image…
原文网址:http://blog.sina.com.cn/s/blog_4e24d9c501014o39.html 笔记&&方便查阅. ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~…
在 嵌入式软件编程中,经常会用到函数调用,之前在学习如何在C语言中嵌入汇编时有了解到C语言之前的参数调用是使用寄存器R0传递第一个参数,R1传递到第 二个..一直到R3传递第四个参数.但是实际上有时可能传递的参数非常多,超过8个,或是参数中有浮点数之类,参数也会超过4个寄存器,对于超出的部份并 不使用R4,而是使用堆栈的方式,但具体是如何的方式很多网站就没了下文了. 对于ARM体系来说,不同语言撰写的函数之间相互调用(mix calls)遵循的是 ATPCS(ARM-Thumb Procedur…
在批处理中加字段或表或视图或存储过程是否存在的判断 -----------------------------------------line------------------------------------------------- USE [p20-cy-2966]; /* V1.0.2版本SQL批处理 */ --判断某表的某字段是否存在 if (not exists(select * from syscolumns where id=object_id('BlanceManageO2…
图片允许多张上传,在使用file.status时总是不生效,直接跳转到成功状态,后来尝试加入了定时器:同时多张上传时采用判断数组的方式 <van-uploader accept="*" v-model="fileList" multiple :max-count="4" :after-read="afterRead" /> 在下方使用时: // 图片上传后回调 beforeRead(file) { if (!fil…
http://blog.sina.com.cn/s/blog_673b30dd0100j4p4.html LTE中的切换,根据无线承载(Radio Bearer)的QoS要求的不同,可以分为无缝切换(Seamless handover)和无损切换(lossless handover). 无缝切换,应用于对于时间延迟有严格要求,而对误包率(丢包率)具有相对容忍度的一些应用(比如,语音 VoIP).无缝切换在LTE中可以降低切换的复杂度和时间延迟,但同时可能引起某些数据包的丢失.无缝切换主要应用于控…
今天一个同学问 卷积过程好像是对 一个通道的图像进行卷积, 比方10个卷积核,得到10个feature map, 那么输入图像为RGB三个通道呢,输出就为 30个feature map 吗, 答案肯定不是的, 输出的个数依旧是 卷积核的个数. 能够查看经常使用模型.比方lenet 手写体,Alex imagenet 模型, 每一层输出feature map 个数 就是该层卷积核的个数. 1. 一通道单个卷积核卷积过程 2. 一通道 多个卷积核卷积过程 一个卷积核得到的特征提取是不充分的.我们能够…
欢迎大家前往腾讯云+社区,获取更多腾讯海量技术实践干货哦~ 本文由forrestlin发表于云+社区专栏 导语:转置卷积层(Transpose Convolution Layer)又称反卷积层或分数卷积层,在最近提出的卷积神经网络中越来越常见了,特别是在对抗生成神经网络(GAN)中,生成器网络中上采样部分就出现了转置卷积层,用于恢复减少的维数.那么,转置卷积层和正卷积层的关系和区别是什么呢,转置卷积层实现过程又是什么样的呢,笔者根据最近的预研项目总结出本文. 1. 卷积层和全连接层 在CNN提出…
前言 总结目前语音识别的发展现状,dnn.rnn/lstm和cnn算是语音识别中几个比较主流的方向.2012年,微软邓力和俞栋老师将前馈神经网络FFDNN(Feed Forward Deep Neural Network)引入到声学模型建模中,将FFDNN的输出层概率用于替换之前GMM-HMM中使用GMM计算的输出概率,引领了DNN-HMM混合系统的风潮.长短时记忆网络(LSTM,LongShort Term Memory)可以说是目前语音识别应用最广泛的一种结构,这种网络能够对语音的长时相关性…