Group convolutionPointwise/ Depthwise/ Groupwise convolution参考链接： Depthwise卷积与Pointwise卷积 - 知乎 (zhihu.com)Pointwise convolution的操作本质上在于将feature map的通道数进行加权求和，其卷积核的size = 1*
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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编辑：murufeng
Date：2020-6-3
【导读】前面我们已经详细介绍了卷积神经网络中的卷积层、池化层以及相应的参数计算，详细内容请见：干货|最全面的卷积神经网络入门教程。本篇文章我们就来一起讨论一下，1x1卷积核的作用到底有哪些？1x1卷积核最先是在Network In Network(NIN)中提出的，这个方法也在后面比较火的方法，如 googLeNet、ResN
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2024-06-03 10:12:45
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深入理解深度学习中的卷积和feature map
虽然深度学习和CNN的概念已经传遍大街小巷，本文还是说一说CNN中的卷积。 本文主要介绍卷积层的结构。下图显示了CNN中最重要的部分，这部分称之为过滤器(filter)或内核(kernel)。因为TensorFlow官方文档中将这个结构
CNN卷积网络CNN卷积网络的结构输入层： 输入层是32×32 RGB图像。 注：有必要计算每一层输出的图片大小。卷积层： 卷积层的核心在于卷积核与激活函数。 卷积层最主要的作用是寻找与卷积核匹配的特征,因为与卷积核符合（卷积核权重较大的位置）的话，卷积后该区域的值也就越大，也就是说，feature map的值越大，表示该处特征越明显。 激活函数的作用是使模型具有非线性性。缺少激活函数的模
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2024-03-20 13:43:56
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上面是一个 1x1 卷积核的输出示意图， 如果是 K 个1x1 卷积核，那么 结果就是 将通道数由 D 变为 K 降维或升维 特征通道数变化： 256 —> 64 —> 256这里先来看看全链接层和卷积层联系。 全链接层和卷积层的区别在于卷积层中的神经元只和前一层的局部神经元连接，卷积层中的参数是共享的。全链接层和卷积层中的神经元计算都是点乘，他们的函数形式是一样的。所以全链接层和卷
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2024-06-07 11:28:40
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带下采样的卷积输入图像X+ 卷积核 K ->卷积操作->输出特征图Y 其中，输入图像和输出特征图都是三维张量，卷积核是四维张量。（1） CNN里的卷积不是信号处理里严格的卷积。卷积核是可以不翻转的，《深度学习》书里把互相关和卷积统称为卷积。 直观来讲，卷积可以视为一种局部的线性回归。 i输出特征图通道，jk输出特征图上坐标，l输入图像通道，s步幅，b偏置标量。 输出特征图Y上的元素Y_
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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# 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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卷积神经网络（CNN）的卷积层卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）是一种深度学习模型，广泛应用于图像处理、计算机视觉和自然语言处理等领域。卷积层是 CNN 的核心组件，负责提取输入数据中的特征。卷积层的基本概念卷积操作：卷积层通过卷积核（或滤波器）对输入数据进行局部感知。卷积核是一个小的权重矩阵，通常比输入数据小。卷积操作将卷积核在输入数据上滑动（以一
卷积层是卷积神经网络的核心，通过局部感知和参数共享有效提取输入数据的特征。结合池化层和非线性激活函数，CNN 能够捕捉复杂的模
在开始学习之前推荐大家可以参加训练和竞赛，以此来提升自己的能力。FlyAI是为AI开发者提供数据竞赛并支持GPU离线训练的一站式服务平台。每周免费提供项目开源算法样例，支持算法能力变现以及快速的迭代算法模型。卷积神经网络 (Convolutional Neural Network, CNN)是一种结构类似于人类或动物的 视觉系统 的人工神经网络，包含一个或多个卷积层(Convolutional L
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2024-06-03 10:11:47
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CNN的结构一般包括 卷积层(Convolution Layer)、池化层(Pooling Layer)、全连接层(Fully Conected Layer)，以下主要讲各层的作用、处理过程以及研究进展。卷积层作用卷积的作用是为了特征提取卷积过程这里的卷积并不是数学意义上的卷积，贴斯坦福cs231n课程上的一个demo卷积的计算过程 这里常需加上一个bias。 在计算结束后，会通过ReLU进行修正
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2024-03-22 16:10:25
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1. 卷积层与池化层
卷积层：
卷积层的目的是提取输入特征图的特征，卷积核是提取图像中的边缘信息
卷积神经网络中每层卷积层由若干卷积单元组成，每个卷积单元的参数都是通过反向传播算法最佳化得到的。卷积运算的目的是提取输入的不同特征，第一层卷积层可能只能提取一些低级的特征如边缘、线条和角等层级，更多层的网路能从低级特征中迭代提取更复杂的特征。 卷积利用卷积核对图像进行独行
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2024-03-22 15:56:54
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卷积神经网络模型的历史演化：
0. 核心思想two main ideas： use only local features在不同位置上使用同样的特征；池化层的涵义在于，更高的层次能捕捉图像中更大的范围和区域；1. feature map依然是 feature map（特征映射），再次可见，深度神经网络其实就是一种 feature learning 框架。如何获取一幅图像（输入图像）
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、CNN通过感受野和权值共享减少了神经网络需要训练的参数个数。2、卷积(每次卷积操作有多个卷积核)#卷积层
def conv2d(x,W):
#x:input tensor of shape [batch,in_height,in_width,in_channels]
#W:filter/knerl tensor of shape [filter_height,filter_wi
1.原始版本
最早的卷积方式还没有任何骚套路，那就也没什么好说的了。
见下图，原始的conv操作可以看做一个2D版本的无隐层
神经网络。
附上一个卷积详细流程：
代表模型：
LeNet：最早使用stack单卷积+单池化结构的方式，卷积层来做特征提取，池化来做空间下采样
AlexNet：后来发现
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2024-05-22 20:00:47
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在这里不想去介绍，什么是卷积？什么是池化？本文关注以下四个问题： 卷积层的作用？ 池化层的作用？ 卷积层的卷积核的大小选取？ 池化层的参数设定？引出的另外两个问题： 全链接层的作用？ 1*1的卷积核的作用？ 卷积神经网络为什么效果这么好？卷积层的作用？总结如下：提取图像的特征，并且卷积核的权重是可以学习的，由此可以猜测，在高层神经网络中，卷积操作能突破传统滤波器的限制，根据目标函数提取出想要的特征
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2024-04-30 03:58:18
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卷积神经网络（convolutional nural network ）：更能保留输入的空间结构CNN的一些历史： 感知机（perceptron） 多层感知机（multilayer perceptron networks） 反向传播 AlexNet：与LetNet-5看上去差别不大，只是扩展得更大、更深。重点是能充分利用大量数据，也充分发挥了GPU并行计算能力的优势全连接层与卷积层的对比：卷积层的
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2024-06-09 06:42:04
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