tensorflow-参数、超参数、卷积核权值共享

博客介绍了卷积神经网络的基础概念。参数是可训练的,如卷积核权值和偏移;超参数是预先设定且无法改变的,如卷积核个数。还提到卷积核权值共享,即一个卷积核在输入的不同位置共享参数。

根据网上查询到的说法,参数就是在卷积神经网络中可以被训练的参数,比如卷积核的权值和偏移等等,而超参数是一些预先设定好并且无法改变的,比如说是卷积核的个数等。

另外还有一个最最基础的概念,就是卷积核的权值共享,这个共享其实指的是一个卷积核在一个输入中的不同位置是共享参数的(意思就是一个输入使用同一个卷积核的参数)。

转载于:https://www.cnblogs.com/IGNB/p/10819264.html

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