右侧有目录，可坐电梯直达问题引入：我这个计算方法，绝对是最准确的一个，而且卷积层的参数个数跟步长strides、padding是valid还是same都毫无关系，你可以对照着model.summary（）后的Param列，一层一层验证过去，我这边举个我自己的例子计算方法：输入图像的通道数×卷积核的尺寸×卷积核的个数+偏置（数值上等于卷积核的个数）举例：模型搭建为了方便大家验证，我直接说明下我每一层
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2024-03-22 14:57:43
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文章目录1 为什么要使用3×3卷积？1.1 ResNet 网络结构1.2 为什么卷积通道数逐层增加，而不是逐层减少2.3 ResidualBlock2 为什么使用1×1卷积来降维1*1卷积的应用 1 为什么要使用3×3卷积？常见的卷积核大小有1×1、3×3、5×5、7×7，有时也会看到11×11，若在卷积层提取特征，我们通常选用3×3大小的卷积。 我们知道，两个3×3卷积核一个5×5卷积的感受野
Network in Network 这篇论文中 提出了 1*1卷积层，那么问题来了，为什么可以用1*1卷积层来代替全连接层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1×1×32卷积核看成是32个权重W，输入张量运算的1×1×32部分为输入x，那么每一个卷积操作相当于一个Wx过程，多个卷积核就是多个神
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2024-04-07 14:24:04
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卷积层的推导卷积层的前向计算 如下图，卷积层的输入来源于输入层或者pooling层。每一层的多个卷积核大小相同，在这个网络中，我使用的卷积核均为5*5。 如图输入为28*28的图像，经过5*5的卷积之后，得到一个(28-5+1)*(28-5+1) = 24*24、的map。卷积层2的每个map是不同卷积核在前一层每个map上进行卷积，并将每个对应位置上的值相加然后再加上一个偏置项。 每次
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2024-03-19 13:43:26
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一.卷积和相关函数的定义1.卷积的定义设函数是上的两个可积函数，作积分： 则称为函数的卷积。常表示为。卷积是频率分析的一种工具，其与傅里叶变换有着密切关系。2.互相关函数的定义设函数是上的两个可积函数，作积分：则称为函数的互相关函数。（容易证明与等价。）互相关函数描述了两信号之间的相关情况或 取值依赖关系。如果对一个理想测试系统的输入与输出信号求互相关函数，那么，互相关函数取得
前言简单来讲，卷积是一种函数和函数产生一个新函数的数学运算，该数学运算的自变量是两个函数f, g（连续或离散都可以,，定义域之外的部分记函数值填充为0），输出为一个函数h,满足 ,或者说，就是对每个自变量t, 的h(t)值，都是g与对应f的函数值的加权和。1. 一维离散卷积数学表达2. 二维离散卷积定义3. 图像卷积卷积核套合在图像上，对应位置相乘求和赋值给中心像素，滑动卷积核（从左到右，从上到下
卷积神经网络作为深度学习的典型网络，在图像处理和计算机视觉等多个领域都取得了很好的效果。为了简单起见，本文仅探讨二维卷积结构。卷积首先，定义下卷积层的结构参数。△ 卷积核为3、步幅为1和带有边界扩充的二维卷积结构卷积核大小（Kernel Size）：定义了卷积操作的感受野。在二维卷积中，通常设置为3，即卷积核大小为3×3。步幅（Stride）：定义了卷积核遍历图像时的步幅大小。其默认值通
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2024-06-02 09:22:11
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1 前言 2012年我在北京组织过8期machine learning读书会，那时“机器学习”非常火，很多人都对其抱有巨大的热情。当我2013年再次来到北京时，有一个词似乎比“机器学习”更火，那就是“深度学习”。 本博客内写过一些机器学习相关的文章，但上一篇技术文章“LDA主题模型”还是写于2014年11月份，毕竟自2015年开始创业做在线教育后
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2024-09-24 19:16:43
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目录2D卷积3D卷积1*1卷积空间可分离卷积（separable convolution）深度可分离卷积（depthwise separable convolution）分组卷积（Group convolution）扩张卷积（空洞卷积 Dilated Convolutions）反卷积（转置卷积 Transposed Convolutions）octave convolution
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2024-08-01 16:05:50
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权值共享基本上有两种方法：在同一特征图和不同通道特征图都使用共享权值，这样的卷积参数是最少的，例如上一层为30*30*40，当使用3*3*120的卷积核进行卷积时，卷积参数为：3*3*120个.(卷积跟mlp有区别也有联系一个神经元是平面排列，一个是线性排列)第二种只在同一特征图上使用共享权值，根据上面的例子，则卷积参数为：3*3*40*120. 1×1的卷积大概有两个方面的作用吧：1.
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2024-04-15 13:36:06
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卷积层参数解释tf.nn.conv2d(input,filter, strides, padding, use_cudnn_on_gpu=bool, data_format，name=None) input：指定需要做卷积的输入图像，输入要求为一个4维的Tensor，要求输入类型为float32或者float64。输入的shape为[batch, in_height, in_width, in_
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2024-06-28 13:15:49
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一、简介 在本章中，我们展示了一种将卷积运算转换为矩阵乘法的方法。 这样的优点是计算速度更快，但会占用更多的内存。 我们使用im2col运算将输入图像或批处理转换为矩阵，然后将该矩阵与内核的重塑版本相乘。 然后最后，我们使用col2im操作将这个相乘后的矩阵重塑为图像。二、Im2col 如先前的源代码所示，我们使用了很多for循环来实现卷积，尽管这对于学习很有用，但速度不够快。 在本节中，我们将学
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2024-03-28 15:16:50
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卷积神经网络的整体架构一般分为四层：1.输入层，2.卷积层（提取特征），3.池化层（压缩特征），4.全连接层（把输入层和隐藏层连接到一起）。这里面最注重学的是卷积层，也就是提取特征的部分。计算公式为：内积（对应位置相乘）相加+b=最终结果，如上图所示。细看一下，卷积层里面设计的参数有：1.滑动窗口步长（自己设置），2.卷积核尺寸（一般为3*3），3.边缘填充（paid），4.卷积核个数。滑动窗口步
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2024-10-15 14:32:31
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为了查看网络训练的效果或者便于调参、更改结构等，我们常常将训练网络过程中的loss、accurcy等参数。除此之外，有时我们也想要查看训练好的网络中间层输出和卷积核上面表达了什么内容，这可以帮助我们思考CNN的内在机制、调整网络结构或者把这些可视化内容贴在论文当中辅助说明训练的效果等。中间层和卷积核的可视化有多种方法，整理如下：1. 以矩阵(matrix)格式手动输出图像：用简单的LeNet网络训
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2024-06-03 10:11:54
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数据输入层/ Input layer 有3种常见的图像数据处理方式 去均值 把输入数据各个维度都中心化到0 归一化 幅度归一化到同样的范围 PCA/白化 用PCA 降维 &nb
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2024-10-25 13:16:23
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文章目录前言一、参数量的计算1.卷积层2.池化层3.全连接层二、计算量的计算1.卷积层2.池化层3.全连接层总结 前言随着深度学习在工业领域的使用，也随着深度学习的进步，模型的复杂度对于衡量一个模型的好坏也至关重要，本文主要介绍一般情况下参数量（Params）与计算量(FLOPs)的计算。一、参数量的计算参数量主要用来形容模型的大小程度，类似于算法中的空间复杂度。1.卷积层计算公式如下： par
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2024-06-05 12:54:30
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网络要做的步骤：（一个中国人，给中国人教学，为什么要写一堆英语？）1， sample abatch of data（数据抽样）2，it through the graph ,get loss（前向传播，得到损失值）3，backprop to calculate the geadiets（反向传播计算梯度）4，update the paramenters using the gradient（使用梯
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2024-07-01 07:39:15
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1. 卷积层（Convolution Layer）：由若干个卷积核f（filter）和偏移值b组成，（这里的卷积核相当于权值矩阵），卷积核与输入图片进行点积和累加可以得到一张feature map。卷积层的特征：（1）网络局部连接：卷积核每一次仅作用于图片的局部（2）卷积核权值共享：一个卷积层可以有多个不同的卷积核，每一个filter在与输入矩阵进行点积操作的过程中，其权值是固定不变的。 
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2024-03-06 15:55:16
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卷积层维度计算与设置卷积结构CNN结构：Input(输入层)----> Conv(卷积)---->Relu(激活)---->Pool(池化)---->FC(全连接)输入层参数介绍：batch_size：相当于一次训练的样本数weight/height：图片宽和高channels：图片通道数，1是黑白，3是RGB卷积层参数介绍：filter = 卷积核(1x1,3x3,5x5
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2024-04-18 15:39:13
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文章目录介绍 seq2seq 模型Seq2seq with attentionBahdanau attentionLuong attentionGeneral attention用注意力实现 seq2seq实现编码器实现解码器用注意力实现解码器训练和评估了解transformersThe transformer attentionThe transformer model实施变压器多头注意力编码器
