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注意, s2到c3采用了16个 6X5X5 的kernel,生成了16个feature map
一维卷积: f(x)*g(x) = \int_{-\infty}^{\infty} f(\tau)g(x-\tau) d\tau \tag{1}\label{1}
二维卷积: 对kernel有个反转操作,所以有的会生成对称的kernel,这样直接运算了。
Recent Advances in Convolutional Neural Networks
理解卷积: 此文有用的信息量巨大 这个挺不错的
SPPNet-引入空间金字塔池化改进RCNN