一、简介 在这里分别介绍一下卷积层、池化层、填充这三个在卷积神经网络中非常基础且常用的技术，同时还会以tensorflow为例讲一下这几个函数参数的含义以及该怎么使用。二、卷积神经网络（CNN）中的卷积和池化 卷积层介绍 卷积神经网络(convolutional neural network)，从它的名称就可以看出，卷积是其中最为关键的部分。在前面讲解图像去噪和图像分割中提到了一些用于分割和去噪的
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2024-04-08 08:15:18
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(1)卷积层：用它来进行特征提取，如下：输入图像是32*32*3，3是它的深度（即R、G、B），卷积层是一个5*5*3的filter(感受野)，这里注意：感受野的深度必须和输入图像的深度相同。通过一个filter与输入图像的卷积可以得到一个28*28*1的特征图，上图是用了两个filter得到了两个特征图；我们通常会使用多层卷积层来得到更深层次的特征图。如下：关于卷积的过程图解如下：输
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2024-06-07 11:28:14
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raditional Pooling Methods要想真正的理解Global Average Pooling，首先要了解深度网络中常见的pooling方式，以及全连接层。众所周知CNN网络中常见结构是：卷积、池化和激活。卷积层是CNN网络的核心，激活函数帮助网络获得非线性特征，而池化的作用则体现在降采样：保留显著特征、降低特征维度，增大kernel的感受野。深度网络越往后面越能捕捉到物体的语义信
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2024-04-08 10:15:10
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Richer Convolutional Features for Edge DetectionCVPR2017Caffe：https://github.com/yun-liu/rcf本文针对边缘检测问题，基于 VGG16 网络设计了一个 richer convolutional features (RCF) 用于边缘检测，效果目前是很好的。首先来看看 VGG16不同卷积层的特征输出
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2024-09-11 10:16:24
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。卷积神经网络（Convolutional Neural Layer, CNN)，除了全连接层以外（有时候也不含全连接层，因为出现了Global average pooling），还包含了卷积层和池化层。卷积层用来提取特征，而池化层可以减少参数数量。卷积层先谈一下卷积层的工作原理。我们是使用卷积核来提取特征的，卷积核可以说是一个矩阵。假如我们设置一个卷积核为3*3的矩阵，而我们图片为一个分辨率5*
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2024-10-25 13:37:41
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池化层 (Pooling Layers)除了卷积层，卷积网络也经常使用池化层来缩减模型的大小，提高计算速度，并使一些特征的检测功能更加强大（提高所提取特征的鲁棒性）。我们来看一下池化的例子。假设你有一个输入是一个4×4矩阵，并且你想使用一种池化类型，称为max pooling（最大池化）。这个最大池化的输出是一个2×2矩阵。实现的过程非常简单，将4*4的输入划分为不同的区域。如图所示，我将给四个区
为什么可以通过降低维度呢？ 因为图像具有一种“静态性”的属性，这也就意味着在一个图像区域有用的特征极有可能在另一个区域同样适用。因此，为了描述大的图像，一个很自然的想法就是对不同位置的特征进行聚合统计，例如，人们可以计算图像一个区域上的某个特定特征的平均值 (或最大值)来代表这个区域的特征。一般池化（General Pooling）池化作用于图像中不重合的区域（这与卷积操作不同），过程如下图。我
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2024-08-03 16:26:36
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一、LeNet-5算法原理 LeNet-5模型诞生于1998年，是Yann LeCun教授在论文Gradient-based learning applied to document recognition中提出的，它是第一个成功应用于数字识别问题的卷积神经网络，麻雀虽小五脏俱全，它包含了深度学习的基本模块：卷积层，池化层，全连接层。是其他深度学习模型的基
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2024-08-08 11:25:07
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cnn：卷积神经网络是深度学习技术中极具代表的网络结构之一。cnn相较于传统的算法避免了对图像复杂的前期预处理过程（提取人工特征等），可以直接输入原始图像。 cnn中具有局部连接和权值共享方法，可以降低权值参数数量级。卷积层：卷积核在上一级输入层上通过逐一滑动窗口计算而得，卷积核中的每一个参数都相当于传统神经网络中的权值参数，与对应的局部像素相连接，将卷积核的各个参数与对应的局部像素值相乘之和（通
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2024-07-08 16:44:34
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常见的池化层它实际上是一种形式的降采样。有多种不同形式的非线性池化函数，而其中“最大池化（Max pooling）”是最为常见的。它是将输入的图像划分为若干个矩形区域，对每个子区域输出最大值。直觉上，这种机制能够有效地原因在于，在发现一个特征之后，它的精确位置远不及它和其他特征的相对位置的关系重要。池化层会不断地减小数据的空间大小，因此参数的数量和计算量也会下降，这在一定程度上也控制了过拟合。通常
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2024-03-14 07:06:41
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目录池化层为什么引入池化层概述为什么采用最大值方法实现过程全连接层概述全连接转为卷积卷积网络的结构总结层的组合模式 池化层为什么引入池化层通常，卷积层的超参数设置为：输出特征图的空间尺寸等于输入特征图的空间尺寸。这样如果卷积网络里面只有卷积层，特征图空间尺寸就永远不变。虽然卷积层的超参数数量与特征图空间尺寸无关，但这样会带来一些缺点。空间尺寸不变，卷积层的运算量会一直很大，非常消耗资源。卷积网络
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2024-09-05 13:01:44
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SoftPool使用softmax进行加权池化，能够保持特征的表达性并且是可微操作。从性能和准确率来看，SoftPool是目前的常规池化方法的一个不错的替代品
论文: Refining activation downsampling with SoftPool论文地址：https://arxiv.org/abs/2101.00440v2论文代码：https://github.com/alexand
一、卷积、卷积核、多通道、特征图、特征选择概念。卷积：是通过两个函数f和g生成第三个函数的一种数学运算，其本质是一种特殊的积分变换，表征函数f与g经过翻转和平移的重叠部分函数值乘积对重叠长度的积分。
卷积核：卷积核实际上是一个滤波器，在卷积神经网络中其参数是可学习的，对于一个通道数为c的输入特征图，需要的卷积核的size为(c, k, k)，其中k是卷积核长宽。卷积核的可学习参数还有一个bias，
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2024-02-19 11:42:05
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一：batch NormalizationBN算法的灵感来自于对图像的白化操作，白化就是对输入图像数据的特征范围差异，减少梯度消失的可能性。算法一共有四个步骤，包括计
原创
2022-12-14 16:26:33
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如何实现Batch Normalization和归一化（PyTorch）
**1. 概述**
在深度学习中，为了提高模型的训练速度和收敛稳定性，我们通常需要对输入进行归一化处理。而批标准化（Batch Normalization）则是一种更加高级的归一化方法，不仅可以对输入进行归一化处理，还可以帮助网络更好地学习。
在本文中，我将向你介绍如何在PyTorch中实现批标准化和归一化。我将以表格
原创
2024-01-09 08:25:17
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Mnist是针对小图像块处理的，这篇讲的是针对大图像进行处理的。两者在这的区别还是很明显的，小图像（如8*8，MINIST的28*28）可以采用全连接的方式（即输入层和隐含层直接相连）。但是大图像，这个将会变得很耗时：比如96*96的图像，若采用全连接方式，需要96*96个输入单元，然后如果要训练100个特征，只这一层就需要96*96*100个参数（W,b），训练时间将是前面的几百或者上万倍。所以
1、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, 则第一个表示权值的学习率，第二个表示偏置项的学习率。一般偏置项的学习率是权值学习率的两倍。 在后面的convolution_param中，我
目录1. 池化层理解2. 池化层的作用：3. 函数解析 tf.nn.max_pool(value, ksize, strides, padding, name=None)4. 代码演示详解维度变化 1. 池化层理解池化层夹在连续的卷积层中间， 用于压缩数据和参数的量。简而言之，如果输入是图像的话，那么池化层的最主要作用就是压缩图像。 个人理解的同图片resize方法类似（双线性插值法，邻近法），
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2024-09-04 09:07:28
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1、卷基层（Convolution）
关于卷积层我们先来看什么叫卷积操作： 下图较大网格表示一幅图片，有颜色填充的网格表示一个卷积核，卷积核的大小为3*3。假设我们做步长为1的卷积操作，表示卷积核每次向右移动一个像素（当移动到边界时回到最左端并向下移动一个单位）。卷积核每个单元内有权重，下图的卷积核内有9个权重。在卷积核移动的过程中将图片上的像素和卷积核的对应权重相乘，最后将所有乘积相加
在ConvNet体系结构中，在连续的Conv层之间定期插入池化层是很常见的。它的功能是逐步减小表示的空间大小，以减少网络中的参数和计算量，从而控制过拟合。池化层在输入的每个深度片上独立操作，并使用MAX运算在空间上调整其大小。最常见的形式是使用大小为2x2的过滤器的池化层，在输入的每个深度片上以2的宽度和高度下采样，舍弃75的激活值。池化层不会改变图像的深度。总的来说，池化层：接受大小为W1
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2024-05-22 20:02:22
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