标签:Layers Convolution 卷积 什么 maps 256 Linear
目录- Feature maps
- Why not Linear
- Receptive Field
- Fully connnected
- Partial connected
- Locally connected
- Rethink Linear layer
- Fully VS Lovally
- Weight sharing
- Why call Convolution?
- 2D Convolution
- Convolution in Computer Vision
- CNN on feature maps
Feature maps
- 单通道
- rgb三通道
- rgb三通道合成
- 数字2的卷积成像图
Why not Linear
- 4 Layers: [784, 256, 256, 256, 10]
335k or 1.3MB
em...
-
486 PC + AT&T DSP32C
- 256KB
- 66Mhz
-
Batch X
-
Gradient Cache
-
etc.
Receptive Field
Fully connnected
Partial connected
Locally connected
Rethink Linear layer
Fully VS Lovally
Weight sharing
- 三阶张量的卷积
-
6 Layers
- ~60k parameters
-
4 layers, 335k
Why call Convolution?
2D Convolution
Convolution in Computer Vision
- 模糊化
- 边缘检测
CNN on feature maps
标签:Layers,Convolution,卷积,什么,maps,256,Linear 来源: https://www.cnblogs.com/abdm-989/p/14123373.html
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