有没有讲解三维卷积数学公式的地方啊，里面的参数什么的含义我理解不了
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林地宁宁 2022-07-22 20:16关注尝试先看看动图 https://github.com/vdumoulin/conv_arithmetic 演示，重点是理解操作过程，数学公式只是对这个过程的描述。
三维的动图如下：
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- 2021-11-04 13:38回答 1 已采纳 你这样做效果不好，因为二维卷积默有两个点： 特征之前具有局部相关性特征之间有序性 对号入座，自己评估一下你的特征
- 2022-04-12 11:56回答 1 已采纳 过拟合，model过分符合train的数据，没看过的数据就不行了。 考虑你说的三分类，感觉是模型复杂度不够，这个project可能更加复杂
- 2022-03-02 17:01回答 1 已采纳 reshape5628128或者2856128
- 2021-09-11 11:10卷积神经网络包括一维卷积神经网络、二维卷积神经网络以及三维卷积神经网络。一维卷积神经网络常应用于序列类的数据处理;二维卷积神经网络常应用于图像类文本的识别;三维卷积神经网络主要应用于医学图像以及视频类...
- 2022-02-14 19:13回答 1 已采纳 朋友，一维卷积核跟二维的一样理解喔：比如卷积核 [1 2 -1]，是将核的中间元素对齐，其实跟二维的对齐方式是一样的，二维的时候需要将行、列分别对齐，而一维的仅仅将行或者列对齐就好啦，对齐方式与二维一
- 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。
- 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。
- 2021-09-28 22:16传统的二维卷积主要用于处理二维图像数据，而三维卷积则扩展到了时间和空间维度，适用于处理如视频、医学影像等具有三维结构的数据。双三维卷积则是将两个三维卷积层结合在一起，旨在更有效地捕获多维数据的复杂结构...
- 2021-10-23 22:29回答 1 已采纳 你好，你这个卷积核没有归一化，所以显示不了图像： d = imread('test.jpg'); d = rgb2gray(d); a1=conv2(a/sum(a(:)),d); imshow(a1
- 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
- 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
- 2022-07-14 07:01标题“GaborFilter.rar_gabor卷积_三维_三维卷积_方向滤波器”表明这是一个关于Gabor滤波器在三维图像处理中的应用，可能涉及到了三维卷积操作和多方向滤波。在三维图像中，Gabor滤波器可以扩展为处理体积数据，比如...
- 2022-03-19 16:13
一维卷积神经网络训练时遇到报错：Vexpected conv1d_input to have 3 dimensions, but got array with shape (20430, 2048)
python
有问必答
深度学习
回答 2 已采纳 39行input_shape = (2048, 1)是说单个个样本shape，因此模型的输入数据shape应为(n, 2048, 1)，可将52行改为 model.fit(x[train].resha - 2021-02-11 22:12首先,将传统二维卷积神经网络扩展为三维卷积神经网络,充分挖掘肺结节的三维特征,增强特征的表达能力;其次,将密集连接网络与SENet相结合,在加强特征传递和复用的同时,通过特征重标定自适应学习特征权重;另外,引入...
- 2019-11-17 21:32老康头儿的博客 1、二维卷积 将各个位置上滤波器的元素和输入的对应元素相乘，然后再求和（有时将这个计算称为乘积累加运算）。 输出维度=（输入维度-滤波器维度）/步长+1 2、一维卷积 3、通道 3.1若输入数据的通道数为3则 3.2...
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7月22日
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