计算卷积层的输出输入张量 （batch_size，input_channels，h，w）batch_size为批量大小input_channels为输入的feature map的通道数h为张量的高w为张量的宽 卷积层为 ： nn.Conv2d(input_channels, output_channels, kernel_size=(k_h, k_w),
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2023-10-12 12:22:19
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# 1.二维数据的卷积运算（对应图像的通道数为1时）直接上图最上方一行表示的是运算总过程，第一个框是输入数据，第二个框是滤波器（权重），它们之间是卷积运算符，第三个框是输出数据。后面四行展示该例卷积运算的分步骤实现：间隔一行或一列，逐步应用滤波器（应用滤波器就是将输入数据的灰框部分与滤波器进行乘积累加运算），然后将计算结果输出到对应位置。# 填充的概念在进行卷积层的处理之前，有时要向输入数据的周围
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2024-03-26 23:39:23
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CNN中卷积层的计算细节
前几天在看CS231n中的CNN经典模型讲解时，花了一些时间才搞清楚卷积层输入输出的尺寸关系到底是什么样的，现总结如下。（可以参照我画的题图理解卷积层的运算）卷积层尺寸的计算原理输入矩阵格式：四个维度，依次为：样本数、图像高度、图像宽度、图像通道数输出矩阵格式：与输出矩阵的维度顺序和含义相同，但是后三个维度（图像高度、图像宽度
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2024-03-14 10:22:14
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声明：1. 我和每一个应该看这篇博文的人一样，都是初学者，都是小菜鸟，我发布博文只是希望加深学习印象并与大家讨论。2. 我不确定的地方用了“应该”二字首先，通俗说一下，CNN的存在是为了解决两个主要问题：1. 权值太多。这个随便一篇博文都能解释2. 语义理解。全连接网络结构处理每一个像素时，其相邻像素与距离很远的像素无差别对待，并没有考虑图像内容的空间结构。换句话说，打乱图像像素的输入顺序，结果不
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2024-03-06 12:40:22
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反卷积（Deconvolution）的概念第一次出现是Zeiler在2010年发表的论文Deconvolutional networks中，但是并没有指定反卷积这个名字，反卷积这个术语正式的使用是在其之后的工作中(Adaptive deconvolutional networks for mid and high level feature learning)。随着反卷积在神经网络可视化上的成功
原创
2021-07-09 15:08:07
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目录（一）输入层（Input Layer）（二）卷积层（Convolution Layer）（三）激活层（Activation Layer）（四）池化层（Pooling Layer）（五）全连接层（Full Connected Layer）（六）输出层（Output Layer）Definitions：卷积神经网络（Convolutional Neural Networks,CNN)是一类包含卷积
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2023-10-10 22:39:22
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0.卷积层的理解实际上卷积核(convolution kernel)不是真的卷积,而是类似一个输入和输出之间的线性表达式.为什么叫做卷积呢, 因为两个次序上相邻的NxN卷积核有N-1的重叠. 本质上卷积核是一个线性过滤式, 比如输入时4x4的小宏块, 卷积核过滤的结果相当于一次线性计算. 卷积核之后的亚采样和池化都是为了把局部特征进行抽象化.但从数据传播的方向上来讲,卷积核进行特征提取,然后亚采样
概述深度学习中CNN网络是核心，对CNN网络来说卷积层与池化层的计算至关重要，不同的步长、填充方式、卷积核大小、池化层策略等都会对最终输出模型与参数、计算复杂度产生重要影响，本文将从卷积层与池化层计算这些相关参数出发，演示一下不同步长、填充方式、卷积核大小计算结果差异。一：卷积层卷积神经网络(CNN)第一次提出是在1997年，杨乐春（LeNet）大神的一篇关于数字OCR识别的论文，在2012年的I
原创
2018-04-27 08:58:16
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一 卷积层说的很好nn.Conv2d空洞卷积主要用于分割，主要作用是提升感受野groups：用于轻量化
原创
2021-08-02 14:11:55
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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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1.
使用模板处理图像相关概念： 模板：矩阵方块，其数学含义是一种卷积运算。 卷积运算：可看作是加权求和的过程，使用到的图像区域中的每个像素分别于卷积核(权矩阵)的每个元素对应相 &nbs
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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Padding是填充的意思，用在卷积网络当中。当有一张 6 X 6 的图片，经过 3 X 3 的卷积核卷积之后（不使用padding）会得到一张 4 X 4 大小的图片，从输入到输出的计算方式为：(n-f+1)*(n-f+1) 如图1所示。  
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2024-01-03 09:38:47
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深度学习之卷积神经网络（3）卷积层实现1. 自定义权值2. 卷积层类 在TensorFlow中，既可以通过自定义权值的底层实现方式搭建神经网络，也可以直接调用现成的卷积层类的高层方式快速搭建复杂网络。我们主要以2D卷积为例，介绍如何实现卷积神经网络层。 1. 自定义权值 在TensorFlow中，通过tf.nn.conv2d函数可以方便地实现2D卷积运算。tf.nn.conv2d基于输入和卷积
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2024-04-07 22:09:37
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# PyTorch卷积层和Keras卷积层差别
深度学习的发展给计算机视觉领域带来了革命性的变化。卷积神经网络（CNN）作为一种主要的深度学习模型，在图像分类、目标检测和语义分割等任务中取得了巨大的成功。PyTorch和Keras是两个广泛使用的深度学习框架，它们都提供了构建卷积神经网络的工具。然而，PyTorch和Keras在卷积层的实现上存在一些差异。本文将介绍PyTorch卷积层和Kera
原创
2024-01-07 11:52:33
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1.全连接层的推导 全连接层的每一个结点都与上一层的所有结点相连，用来把前边提取到的特征综合起来。由于其全相连的特性，一般全连接层的参数也是最多的。2.全连接层的前向计算 下图中连线最密集的2个地方就是全连接层，这很明显的可以看出全连接层的参数的确很多。在前向计算过程，也就是一个线性的加权求和的过程，全连接层的每一个输出都可以看成前一层的每一个结点乘以一个权重系数W，最后加上一个偏置值b得到。
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2023-12-18 14:42:12
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目录1、什么是卷积2、什么是卷积核3、什么是卷积层4、一个卷基层有多少个参数：5、通道(chennel）怎么理解：6、几个参数:7、如何理解权值共享，减少了神经网络需要训练的参数的个数？最近有一个想法，把基础的东西自己总结一遍，后期有了新的理解不断完善卷积过程：
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2024-03-27 21:18:31
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1维卷积的公式如下.用c++串行计算，程序如下：void conv(vector<int> &uIn, vector<int>&vIn, vector<int>&convOut)
{
vector<int>::iterator itU = uIn.begin();
vector<int>::iterator i
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2024-04-08 10:15:16
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一、卷积神经网络（CNN）1、常见的CNN结构有：LeNet-5、AlexNet、ZFNet、VGGNet、ResNet等。目前效率最高的是ResNet。2、主要的层次： 数据输入层：Input Layer 卷积计算层：CONV Layer ReLU激励层：ReLU Incentive Layer（功能就是和激活函数一样，具有非线性的能力） 池化层：Pool
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2024-03-21 10:18:07
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