1、如何构建神经网络的卷积层。上一节我们通过两个滤波器卷积处理一个三维图像
上述中:参数有280个。不管原image有多大,都有280个参数。参数的数量固定不变。
上述:输出层的信道数神经网络中这一层使用过滤器的数量。那么过滤器中的通道的数量必须与输入中通道的数量一致。
举例:
一个典型的卷积网络有三层:如下所示:
1、如何构建神经网络的卷积层。上一节我们通过两个滤波器卷积处理一个三维图像
上述中:参数有280个。不管原image有多大,都有280个参数。参数的数量固定不变。
上述:输出层的信道数神经网络中这一层使用过滤器的数量。那么过滤器中的通道的数量必须与输入中通道的数量一致。
举例:
一个典型的卷积网络有三层:如下所示: