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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下图左：如果我们有1000x1000像素的图像，有1百万个隐层神经元，那么他们全连接的话（每个隐层神经元都连接图像的每一个像素点），就有1000x1000x1000000=10^12个连接，也就是10^12个权值参数。然而图像的空间联系是局部的，就像人是通过一个局部的感受野去感受外界图像一样，每一个神经元都不需要对全局图像做感受，每个神经元只感受局部的图像区域，然后在更高层，将这些感受
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2024-07-10 22:07:12
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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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5.1.1 输入层 输入层(Input Layer)通常是输入卷积神经网络的原始数据或经过预处理的数据，可以是图像识别领域中原始三维的多彩图像，也可以是音频识别领域中经过傅利叶变换的二维波形数据，甚至是自然语言处理中一维表示的句子向量。以图像分类任务为例，输入层输入的图像一般包含RGB三个通道，是一个由长宽分别为$H$和$W$组成的3维像素值矩阵$H\times W \times 3$，卷积网络会
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2024-05-07 07:34:27
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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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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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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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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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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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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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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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目录一、实验介绍二、实验环境1. 配置虚拟环境2. 库版本介绍三、实验内容0. 导入必要的工具包1. 二维互相关运算（corr2d）2. 二维卷积层类（Conv2D）a. __init__（初始化）b. forward(前向传播函数）3. 模型训练一、实验介绍 本实验实现了一个简单的二维卷积神经
首先说明：在caffe/include/caffe中的 filer.hpp文件中有它的源文件，如果想看，可以看看哦，反正我是不想看，代码细节吧，现在不想知道太多，有个宏观的idea就可以啦，如果想看代码的具体的话，可以看：，写的还是很不错的（不过有的地方的备注不对，不知道改过来了没）。 文件 filler.hpp提供了7种权值初始化的方法，分别为：常量初始化（constant）、高斯分布初始化（
在使用 PyTorch 进行卷积神经网络 (CNN) 的开发时，我面临了一个的问题：如何指定卷积层的权重。显然，对于特定的应用场景，可能需要使用预先训练好的权重或根据一些要求手动设置权重。本文将详细记录我解决这个问题的过程，包括业务影响分析、错误现象、根因分析、解决方案、验证测试和预防优化。
### 问题背景
在深度学习项目中，卷积层的权重对模型性能起着至关重要的作用。由于数据的多样性和复杂性
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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在处理“PyTorch 卷积层载入权重”的问题时，了解如何正确载入预训练模型的权重和在新模型中迁移学习是至关重要的。本文将详细记录解决这一问题的过程，包括环境准备、分步指南、配置详解、验证测试、优化技巧和排错指南。
## 环境准备
在开始之前，我们需要确保所有的前置依赖已安装。这可以通过以下命令进行安装：
```bash
pip install torch torchvision
```
目前我对卷积层只能由一个大概的了解 类似于下图的这种情况torch.nn.Conv2d()首先看下官方文档官方文档torch.nn.functional.conv2d()torch.nn.functional.conv2d(input,filters,bias,stride,padding,dilation,groups) 返回值：一个Tensor变量作用：在输入图像input中使用filters
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2024-09-06 00:03:32
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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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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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