深度学习

卷积神经网络的常见问题

2018-12-10  本文已影响1人  水之心

关于多通道 2D 卷积运算

对于一个卷积核,当输入通道有多个时,由于我们对各个通道的结果做了累加,所以不论输入通道数是多少,输出通道数总是为 1。

关于多通道 2D 池化运算

当输入通道有多个时,池化层对每个输入通道分别池化,而不是像卷积层那样将各个通道的输入按通道相加。这意味着池化层的输出通道数跟输入通道数相同。

池化层的作用

缓解卷积层对位置的过度敏感。

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