作者: Sanjay Chan [ ]背景之前在网上搜索了好多好多关于CNN的文章，由于网络上的文章很多断章取义或者描述不清晰，看了很多youtobe上面的教学视频还是没有弄懂，最后经过痛苦漫长的煎熬之后对于神经网络和卷积有了粗浅的了解。于是在这里记录下所学到的知识，关于CNN 卷积神经网络，需要总结深入的知识有很多：人工神经网络 ANN如果对于人工神经网络或者神经元模型不是
我觉得 Depthwise +Pointwise 卷积是提供一种把 feature map 的空间信息（height＆width）和通道信息（channel）拆分分别处理的方法，而 group 卷积只是单纯的通道分组处理，降低复杂度。对于表述有误的地方欢迎更正！另外目前仅列举了一些比较著名且实用的卷积操作，对于没提到的，希望大家指出与补充1. 原始版本最早的卷积方式还没有任何骚套路，那就也没
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
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2024-08-08 10:41:25
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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
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2024-03-21 15:01:26
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使用卷积网络来处理图像数据有两方面原因： 1.图像以像素点信息表示数据，数据之间的关联性由像素位置表征，图像数据中要观察的目标是一块像素区域，用卷积网络提取特征信息可以按块状提起 2.在DNN网络中，网络的架构与输入数据的维度有关，如果用来分析大分辨率的图像，那么网络将会包含很多参数，这样就需要有更多的训练样本来防止过拟合，如果用卷积网络就可以进行区域特征提取，而不用设计大输入维度的网络架构边缘检
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2024-03-19 13:53:52
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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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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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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*3，再到之后的模型，都没有用过 偶数*偶数的
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2024-08-08 11:05:22
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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
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2024-08-08 11:30:19
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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,
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2024-03-28 12:53:04
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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
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2024-03-29 09:48:21
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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
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2024-05-16 23:04:15
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CondConv: Conditionally Parameterized Convolutions for Efficient Inferencepaper：https://arxiv.org/abs/1904.04971code：https://github.com/tensorflow/tpu/tree/master/models/official/efficientnet/condconv
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2024-08-08 10:41:09
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CNN卷积神经网络启发想要识别的物体特征会出现在不同图像的不同区域卷积层卷积神经网络是包含卷积层的神经网络一个卷积层包含多个卷积核用于识别多个图像特征卷积层作用 卷积是一种局部操作，通过一定大小的卷积核作用于局部图像区域获得图像的局部信息。下面以三种边缘卷积核（也可成为滤波器）来说明卷积神经网络中卷积的作用 如图的三种滤波器分别为整体边缘滤波器，横向边缘滤波器和纵向边缘滤波器，试想，若原图像素（x
在卷积神经网络（CNN）中，卷积核（Convolutional Kernel）是一个关键的概念。卷积核是一种用于特征提取的小型矩阵，它在CNN中的卷积层中被用来扫描输入图像并提取特征。以下是关于卷积核的一些重要信息：卷积操作：卷积核通过对输入图像进行卷积操作来执行特征提取。卷积操作涉及将卷积核与输入图像的一部分区域进行逐元素相乘，并将结果相加以生成输出特征图。这个操作可以有效地捕捉图像中的局部特征
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2024-10-14 08:10:50
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10.1、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。 运算过程： 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： &nb
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
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2024-04-26 15:27:12
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滤波器的大小选择大部分卷积神经网络都会采用逐层递增（1⇒ 3 ⇒ 5 ⇒ 7）的方式。每经过一次池化层，卷积层过滤器的深度都会乘以 2；卷积神经网络中卷积核越小越好吗？多个小的卷积核叠加使用要远比一个大的卷积核单独使用效果要好的多，在连通性不变的情况下，大大降低了参数个数和计算复杂度。当然，卷积核也不是越小越好，对于特别稀疏的数据比如下图所示，当使用比较小的卷积核的时候可能无法表示其特征，如果采用
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2024-07-29 23:20:50
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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：  
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2024-02-19 11:20:36
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1.CNN简介2.卷积（convolution) 3.Pooling4. Mini-batch SGD优化5. 代码具体说明6. Code地址 1. CNN简介CNN（卷积神经网络）是传统神经网络的变种，CNN在传统神经网络的基础上，引入了卷积和pooling。与传统的神经网络相比，CNN更适合用于图像中，卷积和图像的局部特征相对应，pooling使得通过卷积获得的featu
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2024-03-20 17:41:47
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