Home IT技术 卷积神经网络中的核和权重 卷积神经网络中的核和权重 IT技术 xiaolong · 2025年5月1日 · 0 Comment 我看到过一个使用核和权重的CNN代码。核和权重有什么区别? 回答: 核和权重有什么区别? 对于CNN来说,核(或滤波器)简单来说就是一组在整个输入空间中共享的权重。想象一下权重矩阵,然后想象在这个矩阵中有一个较小的滑动“窗口”,那么这个滑动窗口就是包含的权重组或核。 在下面的借用图片中,您可以看到: 单个矩形代表权重 完整的输入权重集(输入权重矩阵) 我们在输入矩阵上“滑动”的权重子集或“窗口”是核 结果输出权重矩阵 相关文章: 如何减少VGG16中间层瓶颈特征的尺寸? 将TensorFlow中批归一化的is_training设置为False NASNet-A 微调验证精度不佳 交叉熵损失突然增加到无穷大 使用tensorflow构建seq2seq模型时出现错误 在Tensorflow中,sampled_softmax_loss和softmax_cross_entropy_with_logits有什么区别? 如何在Tensorflow中使用逐事件权重? ### 预训练的Inception v3模型(TensorFlow)的层名称 [重复] 理解TensorFlow LSTM模型的输入? 如何在TensorFlow中应用梯度裁剪? conv-neural-network deep-learning machine-learning python tensorflow