两卷积层互连
CONV2:3 x 3滤波器，编号。过滤器数：32
在conv1之后，假设图像的维数不变，我们得到16 x 28 x 28的输出。所以我们有16张特征图。在下一层中，每个特征映射连接到下一层，意味着如果我们将每个特征映射(28×28)视为一个神经元，那么每个神经元将连接到所有32个滤波器，意味着总共(3×3×16)×32个参数。这两层是如何堆叠或互连的？在人工神经网络的情况下，我们在两层之间有权重。CNN也有这样的内容吗？一个卷积层的输出如何馈送到下一个卷积层？
共有1个答案
在f特征映射之后具有k×k大小的n滤波器的卷积层的参数数目为
n ⋅ (f ⋅ k ⋅ k + 1)
其中+1来自偏置。
因此，每个f滤波器不是形状k×k×1而是形状k×k×f。
图片来源:https://github.com/vdumoulin/conv_arithmetic
另见：另一个动画
它的工作原理是一样的：
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null
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null
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卷积神经网络有一个批量过滤器, 持续不断的在图片上滚动收集图片里的信息,每一次收集的时候都只是收集一小块像素区域, 然后把收集来的信息进行整理, 这时候整理出来的信息有了一些实际上的呈现, 比如这时的神经网络能看到一些边缘的图片信息, 然后在以同样的步骤, 用类似的批量过滤器扫过产生的这些边缘信息, 神经网络从这些边缘信息里面总结出更高层的信息结构,比如说总结的边缘能够画出眼睛,鼻子等等. 再经过
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Convolution1D层 keras.layers.convolutional.Convolution1D(nb_filter, filter_length, init='uniform', activation='linear', weights=None, border_mode='valid', subsample_length=1, W_regularizer=None, b_regu
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Conv1D层 keras.layers.convolutional.Conv1D(filters, kernel_size, strides=1, padding='valid', dilation_rate=1, activation=None, use_bias=True, kernel_initializer='glorot_uniform', bias_initializer='zero
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[source] Conv1D keras.layers.Conv1D(filters, kernel_size, strides=1, padding='valid', data_format='channels_last', dilation_rate=1, activation=None, use_bias=True, kernel_initializer='glorot_uniform',
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本文向大家介绍全连接层和卷积层的作用？相关面试题，主要包含被问及全连接层和卷积层的作用？时的应答技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 全连接层是起到一个分类器的作用，卷积层是用来提取某些特征的层，参数量相对小很多，起到特征工程的作用，感受视野，将欲提取之外的数据的影响减弱，增强需要提取特征的那部分数据的影响