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
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
卷积神经网络中卷积核的作用是提取图像更高维的特征，一个卷积核代表一种特征提取方式，对应产生一个特征图，卷积核的尺寸对应感受野的大小。经典的卷积示意图如下：  
（1）Kernel_size是如何选取的？Q: 为什么CNN中的卷积核一般都是奇数*奇数 ？A: 原因有二。（1） 卷积中有一种same convolution，也就是卷积前后尺寸（高x宽）不变。实现same convolution（n + padding - k + 1 = n） 。若 k 为偶数，那么padding就为奇数，就不能平均分配到卷积张量两边。（2）此外，奇数尺寸的卷积核
卷积层的主要目的是滤波。 注意事项： 卷积运算后的输出无论在宽度上还是高度上都比原来的小 核和图片窗口之间进行的是线性的运算 滤波器中的权重是通过许多图片学习的 池化： 池化层和卷积层很类似，也是用一个卷积核在图上移动。唯一的不同就是池化层中核和图片窗口的操作不再是线性的。 最大池化和平均池化是最常见的池化函数。最大池化选取当前核覆盖的图片窗口中最大的数，而平均池化则是选择图片窗口的均值。卷积核
x = Conv1D(
filters=32, # 卷积层神经元（卷积核）数目
kernel_size=1, # 感受野大小
padding='same', # padding策略（vaild 或 same）
activation=tf.nn.tanh,
卷积神经网络CNN（Convolutional Neural Network）重点知识How to use GPU? 重点知识CNN可以保留图像的空间结构特征。对于一个CxWxH的图像，如果使用全连接神经网络，直接将里面的节点弄成了一长串（比如上下相邻的两个点变成了一排长串），丧失了空间信息。一个过滤器提取出一个特征向量(Feature map)，一个过滤器包含多个卷积核。一个过滤器包含的卷积
1 卷积 定义：卷积过程其实是傅立叶变换和傅立叶逆变换的结合
特点：将需要的特征放大，不需要的特征缩小，进而达到过滤的作用，所以卷积核经常被称为滤波器
应用：图像轮廓分析，图像平滑（高斯平滑核），特征提取
计算： 连续： 一维卷积：s(t)=(x∗w)(t)=∫x(a)w(t−a)dt 二维卷积：S(t)=(K∗I)(i,j)=∫∫I(i,j)K(i−m,
该文是谷歌大神Quov V.Le出品，一种条件卷积，我更愿称之为动态卷积。卷积是当前CNN网络的基本构成单元之一，它的一个基本假设是：卷积参数对所有样例共享。作者提出一种条件参数卷积，它可以为每个样例学习一个特定的卷积核参数，通过替换标准卷积，CondConv可以提升模型的尺寸与容量，同时保持高效推理。作者证实：相比已有标准卷积网络，基于CondConv的网络在精度提升与推理耗时方面取得了均衡(即
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
这篇博客分为两部分：卷积的计算两种特殊卷积的介绍：可分离卷积、空洞卷积卷积的细节计算首先是第一部分，卷积的计算。参考资料：https://zhuanlan.zhihu.com/p/268179286一、单通道单卷积核这计算公式很简单，为方便描述，可以把卷积核以及卷积核扫描到图像的区域当作两个矩阵（但实际计算并不是矩阵乘法，不要搞混咯）。 具体计算的方式是：将对应位置的元素相乘将得到的所有乘积做一个
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. 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出的通道数（channels），这
CondConv: Conditionally Parameterized Convolutions for Efficient Inferencepaper：https://arxiv.org/abs/1904.04971code：https://github.com/tensorflow/tpu/tree/master/models/official/efficientnet/condconv
卷积层：对输入数据应用若干过滤器（高大上的名称就是卷积核），一个输入参数被用来做很多类型的特征提取（《神经网络与深度学习》P118）caffe Convolution层：就是卷积层，是卷积神经网络（CNN）的核心层。层类型：Convolution lr_mult: 学习率的系数，最终的学习率是这个数乘以solver.prototxt配置文件中的base_lr。如果有两个lr_mult,则
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
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。一、卷积只能在同一组进行吗？-- Group convolutionGroup 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AlexNe
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：
在机器学习篇章中，我们简单介绍了卷积核，今天，我们借助知乎的一篇文章，梳理一下对卷积核一些基本情况。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积的积分：其中，函数g一般称为过滤器(filters)，函数f指的是信号/图像。在卷积神经网络里，卷积核其实就是一个过滤器，但在深度学习里，它不做反转，而是直接执行逐元素的乘法和加法，我们把这个又称为互相关，在深度学习里称为卷积。那为
自用~~笔记~~~1. 卷积神经网络CNN从全连接层到卷积，我们得知适合于CV的神经网络框架：平移不变性：即不管监测对象出现在图像的什么位置，nn的前几层都对相同的区域有相似的反应。局部性：神经网络的前几层只探索输入图像中的局部区域，而不在意图像中像个较远区域的关系。（1）图像卷积在卷积层中，输入张量和核张量通过互相关运算产生输出张量。卷积核：图中就是让核与输入两个平面平行对齐，每对应点进行相乘后
卷积神经网络（CNN）1. 卷积核（convolutional kernel）----对某个局部的加权求和一般为奇数大小厚度对应通道数（channel），对应后一层的feature maps数–11卷积核降维（example：当输入为661，通过111卷积核，输出仍为661矩阵。若输入6632（多通道），卷积核仍然为111，输出就变为66*1，实现降维）【发生在卷积核个数小于输入channel时，
