摘要:
在CS231n里讲到现在也在逐渐不使用 pooling,因为发现完全可以使用 一个 stride 不等于1的卷积来代替pooling, **另外,不少工作,如生成模型(generative models)、对抗网络(adversarial networks)、变分自动编码器(variational 阅读全文
摘要:
奇数卷积中心对称,而偶数卷积在实现时没有对称点,这将导致在实现时卷积利用的信息不能是各个方向的,只能是左上或其他方向,因此整体将会导致feature map往一个方向偏移。 如果是4×4的卷积核,可以说 4×4 因为是偶数,中间没有感受野中心,但是也可以说 4×4 有 4 个感受野中心,也可以捕捉上 阅读全文
摘要:
计算了同样conv3x3、conv5x5、conv7x7、conv9x9和conv11x11,在224x224x3的RGB图上(设置pad=1,stride=4,output_channel=96)做卷积,卷积层的参数规模和得到的feature map的大小: 看来大卷积核带来的参数量并不大(卷积核 阅读全文
摘要:
局部信息因为过大的重叠,会造成更多细节信息的丢失。 stride 为4,对于11×11的kernel size而言, 中间有很大的重叠,计算出的3×3区域每个值很过于受到周边像素的影响,原始的特征多少有被平滑掉的感觉 阅读全文