对于输入一个维度为（32，32，8）的矩阵，如果让卷积核为64，padding为same，则卷积后的维度为（32，32，64）。

也就是说，扩展维度为输入矩阵维度的最后一个。

再比如，输入为（20，8，65）如果让卷积核为65，padding为same，则卷积后的维度为（20，8，65）。

keras三维矩阵卷积相关推荐

一二三维矩阵的拼接问题
矩阵数据的连接: 主要分为三类:(1)以为矩阵的连接可以直接写假设 :a=[m n ]; 就把 m n 这两个一维的向量连接起来合成一个向量; a=[m,n] a = 1 2 3 ...
【keras】一维卷积神经网络多分类
刚刚接触到深度学习,前2个月的时间里,我用一维的卷积神经网络实现了对于一维数据集的分类和回归.由于在做这次课题之前,我对深度学习基本上没有过接触,所以期间走了很多弯路. 在刚刚收到题目的要求时,我选择 ...
keras构建卷积神经网络_在python中使用tensorflow s keras api构建卷积神经网络的初学者指南...
keras构建卷积神经网络初学者的深度学习 (DEEP LEARNING FOR BEGINNERS) Welcome to Part 2 of the Neural Network series! ...
keras 实现反卷积转置卷积 deconv convtranspose
keras中实现简单的反卷积 keras中转置卷积操作只有二维和三维的:即Conv2DTranspose 和Conv3DTranspose,没有一维的. 除了直接使用convXdTranspose,还 ...
CVPR2020：点云分析中三维图形卷积网络中可变形核的学习
CVPR2020:点云分析中三维图形卷积网络中可变形核的学习 Convolution in the Cloud: Learning Deformable Kernels in 3D Graph Con ...
matlab 三维矩阵向量化,Matlab：向量化三维矩阵的工艺
我实际上向量化了我的一个代码,并且遇到了一些问题.Matlab:向量化三维矩阵的工艺这是我最初的代码: CoordVorBd = random(N+1,3) CoordCP = random(N,3 ...
TensorFlow2.0(九)--Keras实现基础卷积神经网络
Keras实现基础卷积神经网络 1. 卷积神经网络基础 2. Keras实现卷积神经网络 2.1 导入相应的库 2.2 数据集的加载与处理 2.3 构建模型 2.4 模型的编译与训练 2.5 学习曲线 ...
GPU并行计算OpenCL(2)——矩阵卷积
GPU并行计算OpenCL(2)--矩阵卷积我们完成了helloworld之后,会感慨一个helloworld就要2-3百行代码.但由于OpenCL需要完成一系列启用GPU并行计算的过程,所以我们之 ...
sklearn对三维矩阵降维代码实现
本文由公众号<湾区人工智能>提供,如果觉得不错,请扫码关注,了解更多Python和人工智能知识 sklearn对三维矩阵降维思路: 把三维矩阵reshape成二维,然后对二维矩阵降维,然 ...

keras三维矩阵卷积

对于输入一个维度为（32，32，8）的矩阵，如果让卷积核为64，padding为same，则卷积后的维度为（32，32，64）。

也就是说，扩展维度为输入矩阵维度的最后一个。

再比如，输入为（20，8，65）如果让卷积核为65，padding为same，则卷积后的维度为（20，8，65）。

keras三维矩阵卷积相关推荐

最新文章

热门文章