3 卷积层的训练同全连接层一样，卷积层的训练也需要从上一层回传的误差矩阵，然后计算：本层的权重矩阵的误差项本层的需要回传到下一层的误差矩阵在下面的描述中，我们假设已经得到了从上一层回传的误差矩阵，并且已经经过了激活函数的反向传导。3.1 计算反向传播的梯度矩阵正向公式：其中，W是卷积核，*表示卷积（互相关）计算，A为当前层的输入项，b是偏移（未在图中画出），Z为当前层的输出项，但尚未经过激活函数处
CNN中feature map、卷积核、卷积核的个数、filter、channel的概念解释feather map理解这个是输入经过卷积操作后输出的结果，一般都是二维的多张图片，在论文图上都是以是多张二维图片排列在一起的（像个豆腐皮一样），它们其中的每一个都被称为\(feature \quad map\)feather map 是怎么产生的有几个卷积核就会产生几个\(feather \quad m
转载
2024-01-02 21:10:22
209阅读
每个卷积核具有长、宽、深三个维度。
卷积核的长、宽都是人为指定的，长X宽也被称为卷积核的尺寸，常用的尺寸为3X3，5X5等；
卷积核的深度与当前图像的深度（feather map的张数）相同，所以指定卷积核时，只需指定其长和宽两个参数。
转载
2023-06-15 11:37:13
157阅读
文章目录Before1X1 卷积核定义1x1卷积核作用降维升维增加非线性跨通道信息交互（channal 的变换）1X1的应用GoogleNet 看完这个不许再说自己不会了小笨蛋—不如叫我慢慢 Before在介绍卷积神经网络中的1x1卷积之前，首先回顾卷积网络的基本概念。 卷积核（convolutional kernel）：可以看作对某个局部的加权求和；它是对应局部感知，它的原理是在观察某个物体
转载
2024-07-05 12:51:05
114阅读
CNN从2012年的AlexNet发展至今，科学家们发明出各种各样的CNN模型，一个比一个深，一个比一个准确，一个比一个轻量。我下面会对近几年一些具有变革性的工作进行简单盘点，从这些充满革新性的工作中探讨日后的CNN变革方向。注：水平所限，下面的见解或许有偏差，望大牛指正。另外只介绍其中具有代表性的模型，一些著名的模型由于原理相同将不作介绍，若有遗漏也欢迎指出。1. 卷积只能在同一组进行吗？--
转载
2024-06-30 19:39:07
81阅读
深度学习中不同的卷积类型，包括：2D/3D/1*1/Ttransposed/Dilated/SpatiallySeparable/Depthwise Separable/Flattened/Grouped/Shuffled Grouped Convolution Convolution VS Cross-correlation卷积是一项在信号处理、视觉处理或者其他工程/科学领域中应用广泛
转载
2024-09-29 23:42:04
62阅读
# 实现"envi深度学习卷积核"的步骤
## 1. 理解卷积核的定义
在深度学习中，卷积核（Convolutional Kernel）是一种用于图像处理的滤波器。它通过与输入图像进行卷积操作，可以提取出图像的特征。卷积核的大小和形状可以根据具体问题进行设计和调整。
## 2. 数据准备
在实现"envi深度学习卷积核"之前，我们需要准备一些数据。这些数据可以是图像、视频或其他特征向量，用
原创
2023-09-08 05:45:19
269阅读
前言：本章会涉及到许多与卷积神经网络相关的核心知识点，属于对卷积神经网络知识点的一些梳理和总结，所以，需要有一些基础的小伙伴才能很好的理解，刚刚入门的小伙伴，少奶奶建议先阅读其他大牛的博文，然后再来看本篇文章的理论和实战部分。若能从第一章开始看起，那你将获得一个比较系统的学习流程。下面开始正文部分。卷积神经网络相关知识点卷积对图像做卷积运算其实是一个滤波的过程  
转载
2024-10-21 13:32:45
53阅读
# 深度学习与大核卷积
在深度学习的领域，卷积神经网络（CNN）已经成为处理图像和视频数据的主流架构。近年来，大核卷积（Large Kernel Convolution）逐渐引起了研究者的关注。大核卷积不仅提高了模型在处理高维数据时的表现，同时也带来了计算效率的优化。
## 什么是大核卷积？
卷积操作通常使用小的卷积核，例如 \(3 \times 3\) 或 \(5 \times 5\)。然
卷积神经网络最具特色的地方在于引入了卷积层，这使得数据量降低，进而在计算能力核内存有限的情况下能够实现深层的网络。卷积核的操作是受生物启发的，它具有局部感知功能。卷积核的Size代表感受野的大小，卷积核的步长度代表提取的精度：例如：Size为3的卷积核，如果step为1，那么相邻步感受野之间就会有重复区域，重复区域是两列的数据；如果step为2，那么相邻感受野的重复区域会更少；；如果step为3，
转载
2024-07-17 11:02:58
30阅读
制作一个二分类的网络来分类mnist的0和5，并向网络上加卷积核从1个核到9个核。网络的结构是(mnist 0 ,mnist9)81-con(3*3)*n-(49*n)-30-2-(1,0) || (0,1)将mnist的28*28的图片压缩到9*9，用n个3*3的卷积核，节点数分别为n*49，30，2。让0向（1，0）收敛，让5向（0，1）收敛，让n分别等于1-9.与Tensorfl
转载
2024-05-29 09:57:28
0阅读
在使用卷积神经网络时，我们也总结了一些训练技巧，下面就来介绍如何对卷积核进行优化，以及多通道卷积技术的使用。一 优化卷积核 在实际的卷积训练中，为了加快速度，常常把卷积核裁开。比如一个3x3的卷积核，可以裁成一个3x1和1x3的卷积核(通过矩阵乘法得知)，分别对原有输入做卷积运算，这样可以大大提升运算的速度。原理：在浮点运算中乘法消耗的资源比较多，我们目的就是尽量减少乘法运算。比如对一个
转载
2023-11-28 20:55:54
149阅读
一、概述在图像处理领域，滤波、卷积都是相同的含义，都是一种图像的卷积操作，与此相对应通过卷积处理图像时，需要使用一个用于计算图像像素的参考矩阵，这个矩阵称为卷积核、卷积模板、滤波器、滤波模板、扫描窗，这些名词都是相同的概念。二、卷积和卷积核概念理解参阅了很多的参考资料（部分资料参考第三部分），对卷积这个概念老猿有了一定的理解，下面总结一下理解的关键知识点：卷积是一种数学运算，具体算法大家参考后面的
转载
2024-01-29 10:04:47
126阅读
什么是卷积核在数学上，卷积核的标准定义是两个函数在反转和移位后的乘
转载
2022-10-16 21:57:39
347阅读
深度学习时卷积核尺寸的选择是一个关键因素，它直接影响到模型的性能与效果。随着深度学习技术的不断发展，基于卷积的神经网络（CNN）在图像分类、目标检测等任务中得到了广泛应用。在这篇博文中，我将为大家逐步解析如何选择合适的卷积核尺寸，并提供一些实战指导和建议。
## 版本对比
在分析卷积核尺寸时，不同版本的框架和算法可能会由于自身特性，需要对卷积核的尺寸进行不同的设置。我们可以从以下几个方面进行兼
从全连接到卷积计算机视觉神经网络构架：1平移不变性2局部性图像卷积总结：
二维卷积层的核心计算是二维互相关运算。最简单的形式是，对二维输入数据和卷积核执行互相关操作，然后添加一个偏置。我们可以设计一个卷积核来检测图像的边缘。我们可以从数据中学习卷积核的参数。学习卷积核时，无论用严格卷积运算或互相关运算，卷积层的输出不会受太大影响。当需要检测输入特征中更广区域时，我们可以构建一个更深的卷积网填充和步
目录：经典的卷积层是如何计算的分析卷积层的计算量分析卷积层的参数量1、卷积操作如下：假设卷积层的输入特征图大小为, 卷积核大小为, padding = , stride = , filter 数目为。输出的特征图大小为, 其中表示向下取整。2、计算量分析只考虑乘法计算量：为了得到输出的特征图的某一个位置的像素值，需要 次乘法操作（三维的卷积），而特征图总共有个像素，因此总计算量为同时考虑乘法和加法
机器学习知识点相关总结（一）——基础机器学习知识点相关总结（二）——决策树相关机器学习知识点相关总结（三）——LR相关机器学习知识点相关总结（四）——SVM相关机器学习知识点相关总结（五）——CNN相关机器学习知识点相关总结（六）——RNN,LSTM相关机器学习知识点相关总结（七）——k-means相关1.卷积层个数计算方式，CNN参数量计算，卷积计算复杂度，如果一个CNN网络的输入channel
转载
2024-03-31 06:38:53
79阅读
前言CNN从2012年的AlexNet发展至今，科学家们发明出各种各样的CNN模型，一个比一个深，一个比一个准确，一个比一个轻量。下面会对近几年一些具有变革性的工作进行简单盘点，从这些充满革新性的工作中探讨日后的CNN变革方向。卷积只能在同一组进行吗Group convolution 分组卷积，最早在AlexNet中出现，由于当时的硬件资源有限，训练AlexNet时卷积操作不能全部放在同一个GPU
在深度学习中，图像卷积核的大小对模型的性能和效果起着至关重要的作用。卷积操作本质上是在图像上滑动小窗口（卷积核），以提取特征。这一过程直接影响到图像特征的提取能力，进而影响到最终的模型性能。因此，合理选择卷积核的大小是深度学习图像处理中的一个重要问题。
> **用户反馈：**
> “我们在处理卫星图像时使用的小卷积核未能有效提取纹理信息，导致最终模型的准确率显著下降。”
为了分析卷积核大小
