it的感受

感受野receptive field個人理解

先引用一種思路: 至於為什麼在下式不成立: 在於我們從長度著手的處理方法,應該從下一層最多從上一層吸收的長度著手(這也是和先前的假設pad操作不能擴充套件資訊量相對應的),用一張圖解釋一下: 舉個例子:在maxpooling層中,如果它的kenerl size是2×2,輸出結果中的每一個元 […]

【轉】讀博的感受

http://bbs.kaoyan.com/t1961798p1 讀博的感受(1) 序:寫過一個心路總結,裡面大都是生活為多,感慨豐富,這裡寫篇長文來探討博士生生涯的學術研究以及從博士到博士後的轉化過程中的注意問題,宣告:本文純 屬個人感受,不妥之處可商榷。自己就在國外呆過一年多,是個假海歸,比起國 […]

感受野

感受野:在卷積神經網路CNN中,決定某一層輸出結果中一個元素所對應的輸入層的區域大小,被稱作感受野receptive field。 注意:這裡的輸入層並不一定是原始影象,可能對原始影象進行了填充。 如上圖所示,第一次卷積,卷積核大小(kernel size)k=3*3,填充大小(padding si […]

感受野(receptive fields)概念計算及如何增加感受野總結

在深度學習論文裡,經常會看到感受野(receptive fields), 根據自己看到的和網上資料稍微整理總結一下。 感受野的定義 感受野是卷積神經網路(CNN)每一層輸出的特徵圖(feature map)上的畫素點在原始輸入影象上對映的區域大小[1]。 感受野的計算 感受野的計算從最深層開始向淺層 […]