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从多维卷积说起,比较CNN中的全连接和全卷积

时间:2019-11-16 12:02:20      阅读:153      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

一幅图像里包含三个通道,分别是RGB通道。三通道在卷积时是通过累加三个卷积结果得到的。

CNN中全连接层的卷积核大小是feature map的大小。比如feature是3*3的,那么该全连接层的卷积核大小为3*3的。

FCN中是把CNN上最后的三层全连接层换成了全卷积层。这两者的区别其实是卷积核的大小不同。输出的feature map 不再是1*1的大小。

以下是我自己写的例子,给大家参考,如有错误欢迎指出。

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从多维卷积说起,比较CNN中的全连接和全卷积

原文:https://www.cnblogs.com/baby12511/p/baby12511.html

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