关于卷积参数

最新推荐文章于 2025-04-24 11:05:12 发布
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分类专栏： 有三笔记
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_41688716/article/details/89762456
博客介绍了卷积相关参数，stride代表步长，pad表示填充，group指分组，当年因GPU性能有限，采用分组分别卷积即群卷积。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

stride表示步长
pad表示填充，如图：
在这里插入图片描述
group表示分组，主要当年GPU不是很强大，分成多组分别卷积，叫做群卷积。
在这里插入图片描述

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深度学习入门课程---卷积参数共享原则视频教程.mp4
02-07
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卷积神经网络的卷积核参数如何更新-【超详细教程（附源码）】如何用FPGA加速卷积神经网络C。。。 fpga开发.pdf
04-22
"卷积神经网络的卷积核参数如何更新-【超详细教程（附源码）】如何用FPGA加速卷积神经网络C。。。fpga开发.pdf" 本资源主要讲述如何使用FPGA加速卷积神经网络，包括如何更新卷积核参数、FPGA加速系统的设计和实现、...
搭建卷积神经网络怎么确定参数_卷积神经网络参数
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weixin_39884100的博客
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一、卷积操作参数的简要说明   如上图所示，假设我们有32*32的RBG图片，也就是神经网络的 input 是 32*32*3，表示输入是一个有3个图层的32*32的图片。   假设现在有一个 5*5的 filter处理一个32*32的图层，那么处理后的输出就是一个28*28的图层。现在总共有3个图层，filter需要覆盖这三个图层，因此对于32*32*3的input，filter需要设置...
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cuisidong1997的博客
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这个就是zeropadpad作用是使输入输出维度大小相同。zero意思是用o代替fake区域的值，跟伸出去几个方格没关系，这里是33卷积，所以伸出一个方格，如果是55卷积，就会伸出2个，关键是要使卷积操作的中心跟边界对齐。作者：原文网址：来源网络，如有侵犯到您的权益请联系lmc22#qq.com（#换成@）进行下架处理。Pad和Stride都是深度神经网络里的惯例操作，所以要记住它两的作用和概念。卷积操作中的padding和strides。这个就是卷积，输入是55输出是33。三、Stride示意图。
【卷积】：数组填充np.pad
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https://blog.youkuaiyun.com/qq_36332685/article/details/78803622
动手学深度学习 - 卷积神经网络 - 7.3. Padding 和 Stride
最新发布
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Padding是填充的意思，用在卷积网络当中。当有一张 6 X 6 的图片，经过 3 X 3 的卷积核卷积之后（不使用padding）会得到一张 4 X 4 大小的图片，从输入到输出的计算方式为：(n-f+1)*(n-f+1) 如图1所示。 ...
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