คำถามติดแท็ก filter

จากสิ่งที่ฉันได้เรียนรู้เราใช้ตัวกรองหลายตัวใน Conv Layer ของ CNN เพื่อเรียนรู้ตัวตรวจจับคุณสมบัติที่แตกต่างกัน แต่เนื่องจากตัวกรองเหล่านี้มีการใช้งานคล้ายกัน (เช่นเลื่อนและคูณกับพื้นที่ของอินพุต) พวกเขาจะไม่ได้เรียนรู้พารามิเตอร์เดียวกันในระหว่างการฝึกอบรมหรือไม่ ดังนั้นการใช้ตัวกรองหลายรายการจะซ้ำซ้อน?

11 neural-networks  conv-neural-network  convolution  filter 

พิสูจน์ / หักล้างE[1A|Ft]=0 or 1 a.s. ⇒E[1A|Fs]=E[1A|Ft] a.s.E[1A|Ft]=0 or 1 a.s. ⇒E[1A|Fs]=E[1A|Ft] a.s.E[1_A | \mathscr{F_t}] = 0 \ \text{or} \ 1 \ \text{a.s.} \ \Rightarrow E[1_A | \mathscr{F_{s}}] = E[1_A | \mathscr{F_t}] \ \text{a.s.} กำหนดพื้นที่น่าจะเป็นกรอง(Ω,F,{Fn}n∈N,P)(Ω,F,{Fn}n∈N,P)(\Omega, \mathscr{F}, \{\mathscr{F}_n\}_{n \in \mathbb{N}}, \mathbb{P})ให้{F}A∈FA∈FA \in \mathscr{F} สมมติว่ามันติดตามแล้วล่ะE [ 1 A | F s ] …

10 probability  conditional-probability  random-variable  filter