卷積神經網路的運作原理 | 政府出版品書目資料查詢網

2018年12月20日 — 橘色的矩陣就是所謂的”卷積核(Kernel)”，也是所謂的Filter，然而美圖修修也就是用不同的Kernel做卷積所達成的，不過在這裡你可能會有一個問題？ ☆ 如果 ...

2020年9月29日 — 卷積核(filter, kernel) ... 卷積核裡面的數字就是卷積層的權重，是經由神經網路訓練學習而來的。而卷積核的大小(kernel size) 及數量(輸出channel) 是可以 ...

卷積神經網路（英語：convolutional neural network，縮寫：CNN）是一種前饋神經網路，它的類神經元可以回應一部分覆蓋範圍內的周圍單元，對於大型圖像處理有出色表現 ...

2021年10月7日 — 就簡單的理解方式而言，卷積核中心會逐一對齊圖像中每個像素，而卷積核元素與會罩住的各像素各自相乘後加總。就方才提及的3x3卷積核而言，其運算結果， ...

很簡單，就是以圖像的每一點為中心，取周遭N x N 格的點構成一個面(N 稱為Kernel Size，N x N 的矩陣權重稱為『卷積核』)，每一格給予不同的權重，計算加權總和，當作這 ...

2021年8月13日 — Valid Padding：當卷積核全部都在圖像內時開始卷積，不會特別去補值，因此會讓輸出的Feature map尺寸下降，而當遇到卷積無法完整卷積的狀況則會直接捨棄多 ...

為了計算整張圖片裡有多少相符的特徵，我們在這裡創造了一套篩選機制。這套機制背後的數學原理被稱為卷積（convolution），也就是CNN 的名稱由來。 卷積的基本原理， ...

2020年9月20日 — 卷积核就是图像处理时，给定输入图像，输入图像中一个小区域中像素加权平均后成为输出图像中的每个对应像素，其中权值由一个函数定义，这个函数称为卷 ...

2023年3月15日 — 卷积核是一种在卷积神经网络中使用的数学工具，它是一个小的矩阵，用于对输入数据进行卷积运算。卷积核通常由神经网络自动学习得到，但也可以手动设计 ...

卷积核就是图像处理时，给定输入图像，输入图像中一个小区域中像素加权平均后成为输出图像中的每个对应像素，其中权值由一个函数定义，这个函数称为卷积核。