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
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2023-11-28 20:55:54
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之前看过很多次相关的讲解，似懂非懂，还总是忘，这次记下来。首先明确几个概念：1、卷积核其实就是一个矩阵（2*2，3*3等等），它的作用就是提取特征2、CNN网络训练时会初始化卷积核的内的权值，而网络训练的目的就是提高卷积核提取特征的能力上图左侧是将每一个参数都全连接到每一个神经元上，若输入参数很多，则会导致计算困难，为了简化计算，选择上图右侧的局部感受野，即每个神经元只管一整张图的一部分，只要所有
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2024-03-20 22:21:32
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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。
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2023-06-15 11:37:13
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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
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2024-05-29 09:57:28
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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？--
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2024-06-30 19:39:07
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一、卷积核与池化：1.1 卷积核（Convolutional）：将输入图像中一个小区域中像素加权平均后成为输出图像中的每个对应像素，其中权值由一个函数定义，这个函数称为卷积核(滤波器)。一般可以看作对某个局部的加权求和；它的原理是在观察某个物体时我们既不能观察每个像素也不能一次观察整体，而是先从局部开始认识，这就对应了卷积。卷积核的大小一般有1x1,3x3和5x5的尺寸（一般是奇数x奇数）1.2
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2024-03-19 13:43:45
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使用更小卷积核的作用
使用更小的卷积核是当前在保证网络精度的情况下，减少参数的趋势之一，在VGG16中，使用了3个3*3卷积核来代替7*7卷积核，使用了2个3*3卷积核来代替5*5卷积核，这样做的主要目的是在保证具有相同感知野的条件下，提升了网络的深度，在一定程度上提升了神经网络的效果。以下简单地说明一下小卷积(3*3)对于5×5网络感知野相同的替代
# 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
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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  
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2024-10-21 13:32:45
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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
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2024-09-29 23:42:04
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# 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
为什么CNN中的卷积核一般都是奇数 为什么CNN中的卷积核一般都是奇奇数*奇数，没有偶数*偶数的？咱们经常见到的多为 3 * 3、5*5;怎么从来没有见过 4*4，6*6 之类的卷积核？无论奇数 or 偶数，都是能够做卷积的呀之前学习的时候真的没有想过这些问题，再复习时，觉得全是 Why?说明之前还是没有搞明白从AlexNet模型的11*11、5*5、3*3，还有VGG开始统一卷积核为3
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2024-04-25 12:00:43
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这两天CS231n的课程笔记，结合着原版英文和知乎上中文版翻译，确实Andrej Karpathy写的很棒，很多都是些实践经验不仅仅是理论知识. 我结合着自己的理解和Karpathy的介绍，重新看确实又收获了不少，以前觉得不明白的地方现在也清晰了，所以重新写这个再看篇，仅供参考CNN的组成convolution layerpooling layerfc layerBatch Normali
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2024-10-11 14:21:18
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前言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[1]。 1. 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时我们既不能观察每个像素也不能一次观察整体，而是先从局部开始认识，这就对应了卷积。卷积核的大小一般有1x1,3x3和5x5的尺寸（一般是奇数x奇数）。 卷积核的个数就对应输
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2024-04-07 22:28:51
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CNN在图像和提取空间信息中有着广泛应用，本篇博客以图像解释为主，省去了CNN基础内容的概述，主要讲述单通道卷积核多通道卷积的详细过程，并以Pytorch代码示例。1：单通道卷积以单通道卷积为例，输入为（1,5,5），分别表示1个通道，宽为5，高为5。假设卷积核大小为3x3，padding=0，stride=1。卷积过程如下：相应的卷积核不断的在图像上进行遍历，最后得到3x3的卷积结果，结果如下：
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2024-03-19 13:46:58
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1 - 引入 在我学习吴恩达老师Deeplearning.ai深度学习课程的时候，老师在第四讲卷积神经网络第二周深度卷积网络：实例探究的2.5节网络中的网络以及1×1卷积对1×1卷积做了较为详细且通俗易懂的解释。现自己做一下记录。2 - 1×1卷积理解 假设当前输入张量维度为6×6×32，卷积核维度为1×1×32，取输入张量的某一个位置（如图黄色区域）与卷积核进行运算。实际上可以看到，如果把1
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2024-03-20 11:30:28
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一、特征1、提取（1）不同大小卷积核 常用大小的卷积核有1x1,3x3,5x5，1x1的卷积核多用来改变通道数，从而改变计算量；3x3的卷积核常用于提取特征，比5x5常见；7x7的卷积核用于需要关注空间特征时候，且不会过多使用。 模型（卷积层）参数：输入 W x H x C, 卷积核 KxK，输出 w x h x c 模型参数量计算: K*
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2023-12-25 18:59:30
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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
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2024-01-02 21:10:22
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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
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2024-01-29 10:04:47
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一维卷积Convolution卷积也是很常用的一种计算模式。卷积计算方法如下：对输出数据中的每一个元素，它的值是输入数据中相同位置上的元素与该元素周边元素的值的加权和。卷积中有一个被称为卷积核（Kernel）或卷积码（Mask）的数据段，指定了周边元素的权值。为了避免混淆，以后都称为卷积码。计算如下图所示：图中的M向量为卷积码，N向量为输入，P向量为输出。其中P[2] = N[0] * M[0]
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2024-03-17 14:48:45
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