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（3）Up-Pooling - Max Unpooling && Avg Unpooling --Max Unpooling，在对称的max pooling位置记录最大值的索引位置，然后在unpooling阶段时将对应的值放置到原先最大值位置，其余位置补0；（1）插值，一般使用的是双线性插值，因为效果最好，虽然计算上比其他插值方式复杂，但是相对于卷积计算可以说不值一提，其他插值方式还有最近邻插值、三线性插值等；（2）采用stride为2的卷积层，下采样的过程是一个信息损失的过程，而。

2023-05-25 18:55:52 385

原创 epoch是什么？

随着epoch 数量的增加，权重更新迭代的次数增多，曲线从最开始的不拟合状态，进入优化拟合状态，最终进入过拟合。epoch的大小与数据集的多样化程度有关，多样化程度越强， epoch 越大。一个epoch：所有的数据送入网络中，完成了一次前向计算+反向传播的过程。将所有的数据迭代一次是不够的，需要反复多次才能拟合，收敛。

2023-05-18 14:37:50 568

原创卷积核相关

两个3×3卷积核一个5×5卷积的感受野相同，三个3×3卷积和一个7×7卷积的感受野相同（通俗来讲，感受野就是可以提取到周围邻居个数的特征），但是三个3×3卷积比一个7×7卷积所需参数要少很多，这无疑减少了模型的复杂度，加快了训练速度。1×1的卷积实际上是对每一个像素的通道做了一个全连接的操作，将这个全连接层对每个像素分别训练。、5×5、7×7，有时也会看到11×11，若在卷积层提取特征，我们通常选用3×3大小的卷积。小的卷积核可以提取细小的特征，由小而大到比较抽象的特征。而且虽然感受野一样，

2023-05-12 16:03:28 316

原创神经网络中的通道数，卷积核和过滤器的区别

一在卷积神经网络中需要输入in_channels和out_channels，即输入通道数和输出通道数。，如果是彩色的，即RGB类型，这时候通道数固定为3，如果是灰色的，通道数为1。卷积核就是由长和宽来指定的，是一个二维的概念。卷积核就是由长和宽来指定的，是一个二维的概念。3.对于第二层或者更多层的卷积，此时的。过滤器比卷积核高一个维度——深度。2.卷积完成之后，输出的通道数。过滤器可以看做是卷积核的集合。设置的就是过滤器的数目。指定的，是一个三维的概念。还是取决于过滤器数目。二卷积核与过滤器的区别。

2023-05-12 15:42:02 792