我看到很多资料都写着3D卷积中，输入层要定义W * H * D * C,长 宽 深度 我可以理解，因为3D卷积核比如说是333的，那就是分别沿着 长 宽 深度 进行卷积操作嘛，这个C 是什么意思啊？
因为我要处理的数据是一个slice一个slice的，每个slice是单通道的图片，所以我想把一定数量n的slice 按照通道方向组合起来，成为 WHn,然后进行3D卷积操作，但是这里有C什么事儿么？不是很懂
3D卷积的理解，输入层定义的困惑
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- 2021-01-04 10:51回答 3 已采纳 所有各种层连接在一起被叫做神经网络，如果这个神经网络只有全连接层，则叫做全连接神经网络。 “通过这三个层次将一个多种颜色通道高像素的图片提取特征，进行简化，然后将简化的结果当作一个全连接神经网络的输
- 2022-04-21 22:37回答 1 已采纳 我看了几遍没看到你的64在哪里。至于具体参数含义，这个百度下conv1d()这个函数就有了
- 2020-12-13 23:14回答 3 已采纳 一般来说是需要的，神经网络为何如此强大的原因一部分就归结于其引入了激活函数，使得函数经过隐藏层之间的层层调用，变成了线性可分，神经网络为何如此强大的原因一部分就归结于其引入了激活函数，使得函数经过隐藏
- 2022-09-24 15:54「已注销」的博客 脉冲神经网络 （SNN-Spiking Neuron Networks) 经常被誉为第三代人工神经网络。第一代神经网络是感知器，它是一个简单的神经元模型并且只能处理二进制数据。第二代神经网络包括比较广泛，包括应用较多的BP神经网络。...
- 2022-01-13 15:01回答 1 已采纳 可以啊，冻结之后只是不更新参数和计算梯度，优化器在step的时候遇到不计算梯度的话自动就不更新参数了，但是反向传播还是正常进行的。
- 2022-06-17 00:31回答 3 已采纳 卷积神经网络结构决定它先利用卷积层提取特征，将提取的特征输入到池化层进行池化，和输入层没关系了
- 2023-01-02 20:38回答 1 已采纳 使用较大的池化大小的卷积层 (a) 是一种替代池化层的方法。其他选项都不是替代池化层的方法。 步幅是卷积核在输入数据上的滑动步长，是控制卷积输出大小的重要参数。使用较大的步幅 (d) 可以减少输出大小
- 2022-08-23 14:33风度78的博客 在当今时代，机器在理解和识别图像中的特征和目标方面已经成功实现了99％的精度。我们每天都会看到这种情况-智能手机可以识别相机中的面部；使用Google图片搜索特定照片的能力；从条形码或书籍中扫描文本。借助卷积...
- 2023-01-02 20:35回答 1 已采纳 答案是B：没有步幅的卷积层。 池化层是一种常见的神经网络层，用于减小输入的空间尺寸。它通常用于减小输入的长度和宽度，例如通过将输入的长度和宽度减半。一种替代方法是使用具有较大步幅的卷积层，从而减小输入
- 2022-03-02 17:01回答 1 已采纳 reshape5628128或者2856128
- 2023-02-27 12:10回答 3 已采纳 该回答引用GPTᴼᴾᴱᴺᴬᴵ在卷积神经网络中，每个卷积层通常有多个滤波器（也称为卷积核或权重），每个滤波器负责从输入特征图中提取不同的特征。在进行卷积操作时，每个滤波器都会在输入特征图上进行滑动，计算
- 2024-03-06 17:35这个男人是小帅的博客 在这一章中，对两种空域图神经网络模型——GAT（图注意力网络）和GraphSAGE，以及对GCN（图卷积网络）的空域解读进行深入分析。这些讲解旨在帮助读者迅速掌握图神经网络领域的基础知识，使其能够在阅读相关论文时...
- 2021-07-26 19:50回答 1 已采纳 padding='same'你的因果关系搞错了，是先padding，然后才卷积的，而不是卷积之后补0。
- 2021-03-22 00:50小白学视觉的博客 点击上方“小白学视觉”，选择加"星标"或“置顶”重磅干货，第一时间送达 本文转自：人工智能与算法学习在当今时代，机器在理解和识别图像中的特征和目标方面已经成功实现了99％...
- 2022-09-07 00:52本初-ben的博客 卷积神经网络是多层感知机(MLP)的变种，由生物学家休博尔和维瑟尔在早期关于猫视觉皮层的研究发展而来，视觉皮层的细胞存在一个复杂的构造，这些细胞对视觉输入空间的子区域非常敏感，称之为感受野。CNN由纽约大学的...
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