一、卷积层的计算4 4的输入矩阵 和 3 3 的卷积核 :在步长（stride）为 1 时，输出的大小为 ( 4 − 3 + 1 ) × ( 4 − 3 + 1)计算公式： ● 输入图片矩阵 大小： ● 卷积核 ： ● 步长： ● 填充大小（padding）：输出图片大小为： ● 步长为2，卷积核为33，p=0的卷积情况如下： 当卷积函数中padding='same’时，会动态调整 值
PyTorch中的nn.Conv1d与nn.Conv2d32019.04.29 20:30:41字数 1,134阅读 62,663本文主要介绍PyTorch中的nn.Conv1d和nn.Conv2d方法，并给出相应代码示例，加深理解。一维卷积nn.Conv1d一般来说，一维卷积nn.Conv1d用于文本数据，只对宽度进行卷积，对高度不卷积。通常，输入大小为word_embedding_dim *
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2024-07-30 18:35:06
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简单理解CNN的padding如何计算一、说明二、计算三、技巧分享 一、说明先看pytorch卷积层设置参数nn.Conv2d(
in_channels=1, #input height
out_channels=16, #n_filters
kernel_size=5, #卷积核
stride=1
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2024-08-08 21:59:36
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CNN基础知识——卷积（Convolution）、填充（Padding）、步长(Stride)卷积神经网络（convolutional neural network，CNN）是指至少在网络的一层中使用卷积运算来代替一般的矩阵乘法运算的神经网络，因此命名为卷积神经网络。【卷积（Convolution）】我们以灰度图像为例进行讲解：从一个小小的权重矩阵，也就是卷积核（kernel）开始，让它逐步在二维
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2022-11-27 10:14:17
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文章目录一：卷积的定义二：标准卷积1.1D卷积Ⅰ：一维Full卷积Ⅱ：一维Same卷积Ⅲ：一维Valid卷积Ⅳ：三种一维卷积的相互关系2.2D卷积3.3D卷积三：转置卷积四：Separable卷积五：Depthwise卷积六：Pointwise卷积七：扩张/空洞（Dilated/Atrous）卷积 一：卷积的定义首先，我们首先回顾一下卷积相关的基本概念，定义一个卷积层需要的几个参数。卷积核大小（
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2024-03-29 12:39:00
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标准（传统）卷积和因果卷积的区别（一维）问题的起源在TCN论文及代码解读总结中提到因果卷积和传统的卷积神经网络的不同之处在于，因果卷积不能看到未来的数据找了很长时间没有捋清头绪,转头把方向指向了代码，就从官方文档下手吧，在Pytorch文档里面没有找到因果卷积的相关定义，却在Keras中文文档里面找到了，当padding值为"causal"时，表示因果（膨胀）卷积，回头看Pytorch文档发现Py
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2024-03-29 12:39:26
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卷积神经网络_（1）卷积层和池化层学习卷积神经网络（CNN）由输入层、卷积层、激活函数、池化层、全连接层组成，即INPUT-CONV-RELU-POOL-FC(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2
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2024-04-02 15:50:51
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CNN的概念卷积神经网络（Convolutional Neural Networks / CNNs / ConvNets）与普通神经网络非常相似，它们都由具有可学习的权重和偏置常量(biases)的神经元组成。每个神经元都接收一些输入，并做一些点积计算，输出是每个分类的分数。CNN的结构层次基础的CNN由卷积(convolution), 激活(activation), and 池化(pooling
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2024-03-18 13:51:42
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Padding的值Padding是指在向量的每一维前后填充一定大小的边界，其常用于在卷积和池化这种具有“滤波”窗口的运算中，以调整输出大小、防止个别数据的丢弃需要注意的是，Padding并不是真的在向量的前后填充了值，而只是标记了padding的位置卷积和池化在计算时，会先确定滤波窗口的位置，窗口中如果包含了padding，则padding部分并不参与计算 举一个例子来说明这样处理的合
# Python反卷积padding详解
在深度学习中，卷积和反卷积是常用的操作之一，而其中的padding参数则是影响输出大小的重要因素之一。在本文中，我们将重点介绍Python中反卷积操作中的padding参数，以及如何通过代码实现。
## 反卷积简介
反卷积是卷积的逆过程，用于将低维特征图升维为高维特征图。在反卷积中，padding参数可以控制边缘的填充方式，从而影响输出大小。padd
原创
2024-03-02 06:09:18
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一、常规卷积操作假设有一个3×3大小的卷积层，其输入通道为3、输出通道为4。 那么一般的操作就是用4个（333）的卷积核来分别同输入数据卷积，得到的输出是只有一个通道的数据。之所以会得到一通道的数据，是因为刚开始3×3×3的卷积核的每个通道会在输入数据的每个对应通道上做卷积，然后叠加每一个通道对应位置的值，使之变成了单通道，那么4个卷积核一共需要(3×3×3)×4 =108个参数。二、深度可分离卷
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2024-03-19 13:45:27
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1.引言
介绍CNN（Convolutional Neural Networks）概念。
详细介绍CNN所涉及到的数学公式以及如何理解这些数学公式。
CNN的实际应用与优缺点。
结合tensorflow快速实现CNN架构。
2.CNN架构与涉及到的概念2.1卷积的概念 卷积在图像处理中用于平滑窗口，滤波去噪等操作。在CNN中是为了提取特征。将像素级别
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2024-03-22 14:08:44
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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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平时不注意的细节，别人一问的时候就会很懵逼，所以认真对待每一个参数。先看一下 tensorflow中自带的卷积操作是什么样子的呢？tf.nn.conv2d(
input,
filter,
strides,
padding,
use_cudnn_on_gpu=True,
data_format='NHWC',
dilations=[1, 1,
1 Padding 为了构建深度神经网络，需要学会使用的一个基本的卷积操作就是 padding，那么它是如何工作的呢？ 上一节的例题可以看到，如果你用一个 3×3 的过滤器卷积一个 6×6 的图像，你最后会得到一个 4×4 的输出，也就是一个 4×4 矩阵。那是因为你的 3×3 过滤器在 6×6 矩 ...
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2021-07-27 20:41:00
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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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一句话总结padding是增加各个边的pixels的数量，目的是保持feature map 不要太小，但也没必要超过原图的大小，所以不可以任意数量；padding的上限是维持feature map 大小与原图大小一致，具体增加pixel的数量多少，由filter的尺寸和stride大小共同决定；有一个具体的算法，实现padding, filter size, feature map siz...
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2021-08-30 18:37:54
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什么是反卷积 我们知道输入图像通过卷积神经网络（CNN）提取特征后，输出的尺寸往往会变小，而又是我们需要将图像恢复到原来的尺寸以便进行进一步的计算，整个扩大图像尺寸，实现图像由小分辨率到大分辨率的映射的操作，叫做上采样（Upsample） 反卷积是上采样的一种方式，反卷积也叫转置卷积。 图1 反卷积原理图（stride=1）
上图所示的就是一个反卷积的工作过程，与卷积过程的主要区别在
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2024-01-12 11:30:06
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在深度学习的图像识别领域中，我们经常使用卷积神经网络CNN来对图像进行特征提取，当我们使用TensorFlow搭建自己的CNN时，一般会使用TensorFlow中的卷积函数和池化函数来对图像进行卷积和池化操作，而这两种函数中都存在参数padding，该参数的设置很容易引起错误，所以在此总结下。1.为什么要使用padding为了减少卷积操作导致的，边缘信息丢失，我们需要进行填充（Padding），即
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2024-07-19 09:34:12
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