《动手学》公益课打卡笔记02 CNN、RNN进阶

CNN CNN中的卷积核:其实是“3维”的而不是2维,多出来的那个维度对应图像的多个通道。 本卷积层中卷积核的个数即为下个卷积层中卷积前输入数据的通道数。 卷积时不使用padding的坏处: (1 每次做卷积操作,你的图像就会缩小,从 6×6 缩小到 4×4,你可能做了几次之后,你的图像就会变得很小了,可能会缩小到只有 1×1 的大小。 (2 边缘像素信息丢失: 如果你注意角落边缘的像素,这个像素点(绿色阴影标记)只被一个输出所触碰或者使用,因为它位于这个 3×3 的区域的一角。但如果是在中间的像素点,比如这个(红色方框标记),就会有许多 3×3 的区域与之重叠。所以那些在角落或者边缘区域的像