我有一個大小爲[c, n, m]的矩陣，其中c是多個通道; n和m是寬度和高度。在特定的例子中，我有一個有1000個通道的矩陣。我想分別爲每個通道使用大小爲a x a的內核進行卷積。在我的例子中，內核大小是3 x 3。在scipy或numpy中有沒有函數可以做這種操作，而不用循環遍歷信道？ 我發現scipy.ndimage.convolve函數，但我認爲我不能在不使用循環的情況下將此函數應用於此問
我已經訓練了CNN神經網絡python與800個樣本，並在60測試。 預測它給我的相同的結果。 #main file - run this to train the network
import numpy as np
from keras.datasets import cifar10
from datasetFetch import DataFetch
from keras.mode
我正在使用Conv2D模型的Keras 2.0。但是，我不能完全理解函數在數學上做什麼。我嘗試使用隨機生成的數據和一個非常簡單的網絡，瞭解數學： import numpy as np
import keras
from keras.layers import Input, Conv2D
from keras.models import Model
from keras import bac
我需要現在如何在使用Kera和Theano作爲後端的1d卷積層中填充數據。我使用「相同」填充。 假設我們有8的output_length和爲4的kernel_size根據the original Keras code我們有padding 8 == 2。然而，在左側和我的水平數據的右端添加兩個零點時的// 4，我可以計算9個卷積而不是8個。 有人可以解釋我如何填充數據嗎？在哪裏添加了零，以及如何計算