zh_ch_yu的博客

#卷积核的尺寸，通道数还有1*1卷积的理解卷积核：就是对某个局部的加权求和，是对局部的感知。一开始学习的时候，最卷积核的尺寸，通道数，卷积核的个数的概念十分混淆。后来逐渐理解，在深度学习中，卷积核的个数，就是就是经过该卷积核之后的输出的通道数。对于输入的每个通道，输出的每个通道上的卷积核是不一样的。比如：输入是2828192，然后经过尺寸为33，通道数为128的卷积核，那么卷积核的参数...

这个函数主要实在使用数据集跑完自己的算法之后，利用统计的结果进行画图的函数前面会先定义一些东西，比如：metricTypeSet = { ‘overlap’};valTypeSet = {‘OPE’};等等，这些参数后面都会用到。函数的主体从这里开始：for i=1:length(metricTypeSet)一般metricTypeSet当中有error,overlap两个属性，是精...