標準2D卷積:使用Dout個filters將深度為Din的一層對映到深度為Dout的另一層進一步地,對於卷積網路的設計需要記住以下公式(2D卷積的計算):輸入層:超引數:filters個數:filters中卷積核維度:滑動步長(Stride...
[6] Shaoshuai Shi, Zhe Wang, Xiaogang Wang, Hongsheng Li, Part-A^2 Net: 3D Part-Aware and Aggregation Neural Network for...
Mobilenet的作者們將深層更窄的網路和淺層更寬的網路進行了對比,去掉了conv5_2到conv5_6這5層不改變解析度的depth seperable卷積塊,結果對比如下:更窄的網路擁有了更少的引數和更好的效能,這似乎驗證了增加網路的...