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卷积神经网络代码详解 如何理解卷积神经网络里卷积过滤器的深度问题?

浏览量:1128 时间:2021-04-13 13:40:07 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。

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