qq_39321513的博客

tf.keras padding="same" or "valid"问题

VGG网络的亮点通过堆叠多个3x3的卷积核来代替大尺度卷积核，这样做替换前后的感受野不变，但大大减少了所需的参数。首先来看感受野什么是感受野 & 怎么做到感受野大小不变 & 感受野计算公式在卷积神经网络中，输出层（feature map）上的一个元素对应的输入层（原始图像）上区域的大小成为感受野。论文中说通过堆叠2个3x3的卷积核可以替代5x5的卷积核（左图），堆叠3个3x3的卷积核可以替代7x7的卷积核（右图）然后再看模型的参数量首先假设输入和输出的cha.