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必威英雄联盟问题标记(convolutional-layer)

必威电竞问问题

对于与卷必威英雄联盟积层相关的问题，卷积层是执行卷积(或交叉相关)操作的层。

8个必威英雄联盟问题
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应该有多深褶式过滤器是什么？

在ConvNet，在决定为它的层的数目之后，人们必须决定每层的过滤器的大小和深度。空间滤波器尺寸背后的直觉是在像素数...
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28点意见

什么是“卷积ķ过滤器”指的是在AlphaGo纸？

在DeepMind AlphaGo论文第27页出现以下句子：第一隐藏层零个垫输入到$ 23 \ 23倍$图像，然后卷积内核大小的$ķ$ $过滤器5 \次5 $ ...
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39岁的观点

同样的卷积层的所有过滤器需要有相同的尺寸和步幅吗?

在卷积神经网络中，相同卷积层的所有过滤器都需要有相同的尺寸和步幅吗?如果没有，那么似乎每个过滤器产生的通道…
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该FCNN如何能减少输入的尺寸从$ 1048 \次$ 100到$ 523 \ 100次与$ MAX-池？

我想实现对图像的回火检测和定位纸，纸是图像处理检测与定位基于双域卷积神经网络，我是...
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37的观点

为什么随着我们深入，PointNet中的通道数量会增加?

例如，在PointNet中，可以看到以下通道的一维卷积64 -> 128 -> 1024。为什么不……
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45的观点

完全连接的层可以用于特征检测吗?

我需要帮助来理解一些基本的东西。在这个视频中，Andrew Ng说，本质上，卷积层比完全连接(FC)层更好，因为他们使用更少的参数。但我…
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当使用卷积层，而不是完全连接层？

我还是新的细胞神经网络，但我想检查我之间时使用卷积层与完全连接层理解。从我读过，我们可以用与卷积层...
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94的浏览量

通常卷积层的输入和输出，为什么具有相同的深度？

这是著名的vgg16型号。在池化之前，卷积层的输入和输出是否通常具有相同的深度?那是什么原因呢?有没有什么理论或论文试图…