有人能给我解释一下深度轴是如何变成滤镜的概念或直觉吗？
在我自学的一本关于卷积神经网络的书中，作者提到
卷积操作从其输入特征图中提取补丁，并对所有这些补丁应用相同的变换，生成输出特征图。这个输出特征图仍然是一个3D张量：它有宽度和高度。它的深度可以是任意的，因为输出深度是图层的一个参数，并且该深度轴中的不同通道不再像RGB输入那样代表特定颜色；相反，它们代表过滤器。”
我不明白的是输出特征图中的深度参数发生了什么？它是如何成为过滤器的？据我所知，过滤器是用于检测边缘、形状等的矩阵。
有人能解释一下吗？
共有1个答案
考虑卷积网络的第一层，它将RGB（so 3通道）图像作为输入，并输出特征图（即，大小为batch\u size，K，width，height的张量）。这些信道中的每个信道
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我不知道“？”和“：”的用法。
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我这里有一些关于Java的练习问题。我们应该在不使用编译器的情况下确定答案。 参考以下方法： 调用product(6)时的输出是什么？ D）48 E）70 根据答案，正确的输出是48。我真的不明白为什么这是真的。6不符合基本情况，所以转到else语句。那么，乘积(6-2)=乘积(4)，乘积（2）得到乘积(0)，乘积（2）得到乘积(0)，得到6*4，4*2，2*0，0*0。但那是32,不是48？是不
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所以我一直在看这个函数，它对我来说毫无意义。 假设我有一棵由一个根组成的树，它只剩下一个孩子。所以root->leftchild。
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我已经被这个问题困住很长时间了，我读了一堆线程，但没有一个描述我的问题，我尝试了一大堆不同的方法来做它，但没有一个奏效。我有一个PFFile，我从数组中提取并通过segue发送到下载详细视图。这个文件被称为“下载文件”。我正在尝试编程一个按钮，当点击启动下载。代码如下： 下面是发送下载文件的segue： 我使用PFQuery获取数组数据并将其存储到“pdfarray”中。这是一个同步下载，因为当我
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我有这两种方法。我理解“getTotalSalary”一词，但并不真正理解“getAverageSalary（获取平均工资）”的写作方式。我不明白为什么在结尾处使用问号和冒号以及“（size（）！=0）”和0。 这是编码: empReg 是 ArrayList 的名称。员工是一个由“姓名”和“薪水”组成的阶级。getSalary 显然是一种返还薪水的方法。
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对于下面的方法，调用神秘（45）时，输出为“1 0 1 1 0:2 5 11 22 45”，我明白为什么“1 0 1 1 0：”打印出来，但不明白冒号后“2 5 11 22 45”是怎么打印出来的，有人能给我解释一下吗？我试着写出来，但就是想不通。