文章目录一、卷积核（convolutional kernel）：1.1 介绍1.2 设计中的问题二、池化（pooling）：没有完全整理的blog整理完的blog 一、卷积核（convolutional kernel）：1.1 介绍目标： 实现对应于输入的局部感知实现方式： 对输入的某个局部块进行加权求和理由： 感受野的提出（观察某个物体时我们既不能观察每个像素，也不能一次观察整体，而是先从局部
对于刚接触神经网络的人，理解了网络层级之后就是要自己搭建网络，设置参数，这个时候就需要计算参数,特征图尺寸，输出维度等，这个其实看一遍流程，动手测试一下就懂了，所以我也在这里记录一下。不同的框架，函数可能不一样，参数可能不一样，但是原理是不变的这里我们把矩阵视作（w,h） 二维卷积 self.conv1 = nn.Conv2d(3, 6, 5) # 定义conv1函数的是图像卷积函数：
Pytorch搭建卷积神经网络基础感谢pytorch详解nn.Module类，children和modules方法区别一，卷积层构建1,1D卷积层构建torch.nn.Conv1d(in_channels, out_channels, kernel_size, stride:= 1, padding= 0, dilation= 1, groups1, bias= True, padding_mod
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2023-09-05 14:48:30
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一、卷积神经网络的基本概念卷积神经网络与普通神经网络的区别在于，卷积神经网络包含了一个由卷积层和子采样层（池化层）构成的特征抽取器。由此可知，普通的网络只有分类之类的作用，像我们的svn等。
在CNN的一个卷积层中，通常包含若干个特征图(featureMap)，每个特征图由一些矩形排列的的神经元组成，同一特征图的神经元共享权值，这里共享的权值就是卷积核。卷积核一般以随机小数矩阵的形式初始化，在网络
1x1的卷积能做什么呢？ 所谓信道压缩，Network in Network是怎么做到的？ 对于如下的二维矩阵，做卷积，相当于直接乘以2，貌似看上去没什么意义。 但是，对于下面这种32通道的数据，如果我用1个1x1x32的卷积核与其做卷积运算，得到的就是1个6x6的矩阵。 在这个过程中，发生了如下的事情： （1）遍历36个单元格（6x6） （2）计算左图中32个信道中截面与卷积核中32个元素的乘积
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2023-08-24 19:51:08
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# 如何实现一维卷积神经网络的卷积核
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
A(准备数据) --> B(定义卷积核)
B --> C(进行卷积运算)
C --> D(输出结果)
```
## 表格
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 准备数据 |
| 2 | 定义卷积核 |
| 3 | 进行卷积运算 |
| 4
在构建卷积神经网络结构的时候需要降维操作的时候，突然想到了这个问题。降维可以采用一维卷积（卷积核为1X1）来完成降维，此外，全连接神经网络（FC）好像也能完成降维操作。这个时候应该怎么选择？全连接层和一维卷积数学定义：两个网络层的数学定义大致是一样的： 都是乘以一个权重然后加上一个偏移。区别一
1. 卷积神经网络输出维度计算公式输出宽度 = (输入宽度 - 卷积核宽度 + 2 x 填充) / 步幅 + 1输出高度 = (输入高度 - 卷积核高度 + 2 x 填充) / 步幅 + 1输出通道数 = 卷积核数量例如，如果输入特征图大小为 [32×32×3]，卷积核大小为 [5×5×3]，步幅为 1，填充为 2，且有10个卷积核，则输出特征图大小为 [32×32×10]。这里注意，输出通道数等
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2023-06-13 19:38:53
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1、二维卷积层卷积神经网络（convolutional neural network）是含有卷积层（convolutional layer）的神经网络。1.1二维互相关运算虽在二维卷积层中，一个二维输入数组和一个二维核（kernel）数组通过互相关运算输出一个二维数组。图中：输入是一个高和宽均为3的二维数组。我们将该数组的形状记为\(3 \times 3\)或（3，3）。核数组的高和宽分别为2。该
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2023-07-24 15:21:04
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一、简介 卷积核就是图像处理时，给定输入图像，输入图像中一个小区域中像素加权平均后成为输出图像中的每个对应像素，其中权值由一个函数定义，这个函数称为卷积核。二、卷积核概述 卷积核其实在图像处理中并不是新事物，Sobel 算子等一系列滤波算子，一直都在被用于边缘检测等工作中，只是以前被称为 Filter。做图像处理的同学应该有印象。 卷积核具有的一个属性就是局部性。即它只关注局部特征，局部的程度取决
# 一维卷积神经网络卷积核大小的确定
## 引言
一维卷积神经网络（1D Convolutional Neural Network）是一种广泛应用于序列数据处理的深度学习模型。在构建1D CNN时，卷积核大小的选择是非常重要的，它会直接影响到模型的性能和效果。本文将介绍一维卷积神经网络的卷积核大小的确定方法，并通过实例演示如何实现。
## 流程
下面是确定一维卷积神经网络卷积核大小的流程：
原创
2023-08-27 07:00:32
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文章目录1 卷积神经网络的训练方法1.1 误差更新方法1.2 参数的设定方法2 卷积神经网络的设计结构2.1 网络层排列规律2.2 网络参数的设计规律参考资料 注：转载请标明原文出处链接：1 卷积神经网络的训练方法1.1 误差更新方法卷积神经网络的参数包括卷积层的卷积核大小、全连接层的连接权重和偏置值。和多层神经网络一样，卷积神经网络中的参数训练也是使用误差反向传播算法。有多个全连接层时，仍然需
卷积神经网络是目前计算机视觉中使用最普遍的模型结构，包括：卷积（Convolution）池化（pooling）ReLU激活函数批归一化（Batch Normalization）丢弃法（Dropout） 说明：在卷积神经网络中，计算范围是在像素点的空间邻域内进行的，卷积核参数的数目也远小于全连接层。卷积核本身与输入图片大小无关，它代表了对空间邻域内某种特征模式的提取。比如，有些卷积核提取物
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2023-08-13 19:44:53
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本文将从三个方面来介绍：1. CNN网络结构的改善优化； 2. CNN网络训练中更快的计算方法； 3. CNN在各个领域的最新应用；1. CNN网络结构的改善优化之Conv层； CNN典型的网络结构和单元包括：卷积层、池化层、激活函数、损失函数以及正则化和最优化。卷积层的细化：这里介绍两个最新的进展，分别是NIN和Inception moduel。NINNIN的motivation是将传统的线性
卷积神经网络的基础模块为卷激流包括卷积（用于维数拓展）、非线性（洗属性、饱和、侧抑制）、池化（空间或特征类型的聚合）和批量归一化（优化操作，目的是为了加快训练过程中的收敛速度，同事避免陷入局部最优）等四种操作。下面简单介绍这四种操作。1、卷积：利用卷积核对输入图像进行处理，可以得到鲁棒性较高的特征。数字信号处理中常用的卷积类型包括三种，即Full卷积、same卷积和vaild卷积。卷积流中常用的是
在TensorFlow学习笔记(8):CNN实现中我们以图像处理为场景对卷积神经网络进行了介绍，包括了卷积操作和pooling操作的实现，其中卷积和pooling都采用了二维的操作，输入数据是四维的，shape = [batch, in_height, in_width, in_channels]，例如图像像素为28 * 28, RGB三色道表示，batch取100，那么shape
ResNet可以训练出更深的CNN模型，从而实现更高的准确度。 ResNet模型的核心是通过建立前面层与后面层之间的“短路连接”，这有助于训练过程中梯度的反向传播，从而能训练出更深的CNN网络。 然而当CNN的层数变深时,输出到输入的路径就会变得更长,这就会出现一个问题: 梯度经过这么长的路径反向传播回输入的时候很可能就会消失,那有没有一种方法可以让网络又深梯度又不会消失? 答案就是稠密连接网络（
文章目录一、前言二、降维/升维增加非线性跨通道信息交互三、 应用实例四、卷积计算为什么卷积核都是奇数呢？ 一、前言卷积核（convolutional kernel）：可以看作对某个局部的加权求和；它是对应局部感知，它的原理是在观察某个物体时我们既不能观察每个像素也不能一次观察整体，而是先从局部开始认识，这就对应了卷积。卷积核的大小一般有1x1,3x3和5x5的尺寸（一般是奇数x奇数）。卷积核的个
# 卷积神经网络卷积层卷积核个数
卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）是一种在计算机视觉领域中广泛应用的深度学习模型，特别擅长处理图像数据。卷积层是CNN中最重要的组件之一，它通过卷积操作来提取图像的特征。
卷积操作是将一组卷积核（也称为滤波器）与输入图像进行卷积计算，生成一组特征图。每个卷积核由一组权重参数组成，这些参数可以根据训练数据进行学习，
原创
2023-09-06 08:08:55
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神经网络学习小记录24——卷积神经网络经典模型及其改进点汇总学习前言经典神经网络的改进点经典神经网络的结构汇总1、VGG162、ResNet503、InceptionV34、Xception5、MobileNet 学习前言学了好多好多的网络，它们的重点都是什么呢？经典神经网络的改进点名称改进点VGG161、使用非常多的3*3卷积串联，利用小卷积代替大卷积，该操作使得其拥有更少的参数量，同时会比单
