Filter Concatenation理解_filter conca- tenation-程序员宅基地

技术标签: 深度学习  神经网络  

学习深度学习,有几篇论文大多数人都会读到。

其中一篇就是《Going deeper with convolutions》,google在这片论文中提到了一个inception模型(示意版,简单模式):


对于我这种基础知识不牢靠,学习时间非常短的人来说,对深度神经网络的理解还没到位,经常看论文一知半解,很多概念搞不清楚。

看到上面这个图,我就产生了一个疑问:

上图中的Filter Concatenation是怎么工作的,明明下面是三个不同大小的核卷积出来的,难道有个Filter Concatenation操作可以把不同大小的图混合在一起?

首先这是我的第一个误解,估计只有很少人会有:

就是在没有特殊说明的情况下卷积后的图像大小只和步长有关和卷积核大小无关,卷积核如果超出边缘会有相应策略填充:


如图 上面超

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