CICC柯┒锤目｜卷积核的基本概略(1/13)

在一个维度为 H x W x D 的输入层上经过大小为 1 x 1 x D 的filters的 1 x 1 卷积，输出通道的维度为 H x W x 1。假如我们执行 N 次这样的 1 x 1 卷积，然后将这些结果分离起来，我们能得到一个维度为 H x W x N 的输出层。经过将2D-卷积的推行，在3D-卷积定义为 filters的深度小于输入层的深度（即卷积核的个数小于输入层通道数）因而，3D-filters需求在三个维度上滑动（输入层的长、宽 ... [查看原文]

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