卷积神经网络原理 如何理解卷积神经网络里卷积过滤器的深度问题?
浏览量:1763
时间:2021-03-17 19:02:42
作者:admin
如何理解卷积神经网络里卷积过滤器的深度问题?
我们通常看到的卷积滤波器原理图是这样的:
这实际上是卷积滤波器的“展平”或“展平”。例如,上图中的粉红色卷积滤波器是3x3x3,即长3,宽3,深3。然而,在图中,它是在两个维度中绘制的-深度被省略。
.由于卷积滤波器的深度与输入图像的深度相同,所以原理图中没有绘制深度。如果同时绘制深度,效果如下:
(图片来源:mlnotebook)
如上所述,卷积滤波器的深度与输入图像的深度相同,即3。
顺便说一下,输入图像深度是3,因为输入图像是彩色图像,深度是3,分别是R、G和b值。
(图片来源:mlnotebook)
总之,卷积滤波器的深度应该与输入数据的深度一致。
版权声明:本文内容由互联网用户自发贡献,本站不承担相关法律责任.如有侵权/违法内容,本站将立刻删除。