文章目录Before1X1 卷积核定义1x1卷积核作用降维升维增加非线性跨通道信息交互（channal 的变换）1X1的应用GoogleNet 看完这个不许再说自己不会了小笨蛋—不如叫我慢慢 Before在介绍卷积神经网络中的1x1卷积之前，首先回顾卷积网络的基本概念。 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
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2024-07-05 12:51:05
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卷积神经网络最具特色的地方在于引入了卷积层，这使得数据量降低，进而在计算能力核内存有限的情况下能够实现深层的网络。卷积核的操作是受生物启发的，它具有局部感知功能。卷积核的Size代表感受野的大小，卷积核的步长度代表提取的精度：例如：Size为3的卷积核，如果step为1，那么相邻步感受野之间就会有重复区域，重复区域是两列的数据；如果step为2，那么相邻感受野的重复区域会更少；；如果step为3，
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2024-07-17 11:02:58
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机器学习知识点相关总结（一）——基础机器学习知识点相关总结（二）——决策树相关机器学习知识点相关总结（三）——LR相关机器学习知识点相关总结（四）——SVM相关机器学习知识点相关总结（五）——CNN相关机器学习知识点相关总结（六）——RNN,LSTM相关机器学习知识点相关总结（七）——k-means相关1.卷积层个数计算方式，CNN参数量计算，卷积计算复杂度，如果一个CNN网络的输入channel
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2024-03-31 06:38:53
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x = Conv1D(
filters=32, # 卷积层神经元（卷积核）数目
kernel_size=1, # 感受野大小
padding='same', # padding策略（vaild 或 same）
activation=tf.nn.tanh,
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2024-03-28 12:53:04
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制作一个二分类的网络来分类mnist的0和5，并向网络上加卷积核从1个核到9个核。网络的结构是(mnist 0 ,mnist9)81-con(3*3)*n-(49*n)-30-2-(1,0) || (0,1)将mnist的28*28的图片压缩到9*9，用n个3*3的卷积核，节点数分别为n*49，30，2。让0向（1，0）收敛，让5向（0，1）收敛，让n分别等于1-9.与Tensorfl
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2024-05-29 09:57:28
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对图像（不同的数据窗口数据）和滤波矩阵（一组固定的权重：因为每个神经元的多个权重固定，所以又可以看做一个恒定的滤波器filter）做内积（逐个元素相乘再求和）的操作就是所谓的『卷积』操作，也是卷积神经网络的名字来源。中间的过程部分可以理解为一个滤波器，即带着一组固定权重的神经元，多个滤波器的叠加便成了卷积层。一般而言，深度卷积网络是一层又一层的。层的本质是特征图, 存贮输入数据或其中间表示值。一组
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2024-02-22 23:13:08
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超大卷积核架构Scaling Up Your Kernels to 31x31
视频讲解code PyTorchcode MegEngineTensorflow堆叠多个小kernal,认为3层3×3 > 1层 7×7？Understanding the Effective Receptive Field in Deep Convolutional Neural Networks 可视化卷积核
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2024-03-21 16:49:27
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CNN中feature map、卷积核、卷积核的个数、filter、channel的概念解释feather map理解这个是输入经过卷积操作后输出的结果，一般都是二维的多张图片，在论文图上都是以是多张二维图片排列在一起的（像个豆腐皮一样），它们其中的每一个都被称为\(feature \quad map\)feather map 是怎么产生的有几个卷积核就会产生几个\(feather \quad m
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2024-01-02 21:10:22
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从2012年的AlexNet发展至今，科学家们发明出各种各样的CNN模型，一个比一个深，一个比一个准确，一个比一个轻量。下面会对近几年一些具有变革性的工作进行简单盘点，从这些充满革新性的工作中探讨日后的CNN变革方向。一、卷积只能在同一组进行吗？-- Group convolutionGroup convolution 分组卷积，最早在AlexNet中出现，由于当时的硬件资源有限，训练AlexNe
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2024-08-08 10:41:25
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3 卷积层的训练同全连接层一样，卷积层的训练也需要从上一层回传的误差矩阵，然后计算：本层的权重矩阵的误差项本层的需要回传到下一层的误差矩阵在下面的描述中，我们假设已经得到了从上一层回传的误差矩阵，并且已经经过了激活函数的反向传导。3.1 计算反向传播的梯度矩阵正向公式：其中，W是卷积核，*表示卷积（互相关）计算，A为当前层的输入项，b是偏移（未在图中画出），Z为当前层的输出项，但尚未经过激活函数处
文章目录卷积核大小一般是奇数padding问题卷积的三种模式:full, same, valid 卷积核大小一般是奇数便于进行padding same convolution时，有些情况偶数卷积核会出现问题。假设：输入图片大小W×W；Filter大小F×F；步长strides S；padding的像素数 P；输出大小NxN。于是，当做一种same convolution时，若要卷积前后的尺寸不变
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2024-10-11 12:43:53
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1.卷积的优点在图像处理中，卷积层通常比全连接层需要更少的参数，但依旧获得高效用的模型设输入图像为28X28,隐藏层有15个神经元，卷积核size=5*5 对于全连接网络总共参数为：28x28x15=11760 对于卷积网络所需参数数量：5x5=25多个输入和输出通道使模型在每个空间位置可以获取图像的多方面特征2. 卷积操作卷积层对输入和卷积核权重进行互相关运算，并在添加标量偏置之后产生输出互相关
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2024-04-15 13:45:35
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反卷积和上采样+卷积的区别？
怎样通俗易懂地解释反卷积？ 重新整理了一下并且加了一些新的内容。对于像素级的任务，在decoder部分都会用一些常规操作去逐步恢复feature map的空间大小，而常用的模块有反卷积 https://arxiv.org/pdf/1603.07285.pdfarxiv.org 上采样+卷积和subpixel
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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目录0. 前言1. 减少计算量2. 引入更多非线性3. BottleNeck结构 0. 前言在构建卷积神经网络时，我们该挑选多大尺寸的卷积核呢？如VGG16等很多网络结构都选用了大量的3x3卷积核和1x1卷积核，为什么要选用尺寸较小的卷积核呢，为什么不用5x5，7x7或者更大的卷积核呢？根据我目前的理解，这主要可以从两个方面来解释：（1） 多层小卷积核堆叠可以和大卷积核有一样的感受野，但小卷积核
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2024-03-19 13:52:30
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以一张图片作为开始吧： 这里的输入数据是大小为(8×8)的彩色图片，其中每一个都称之为一个feature map，这里共有3个。所以如果是灰度图，则只有一个feature map。 进行卷积操作时，需要指定卷积核的大小，图中卷积核的大小为3，多出来的一维3不需要在代码中指定，它会自动扩充至图片的ch
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2020-12-03 22:38:00
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这篇博客分为两部分：卷积的计算两种特殊卷积的介绍：可分离卷积、空洞卷积卷积的细节计算首先是第一部分，卷积的计算。参考资料：https://zhuanlan.zhihu.com/p/268179286一、单通道单卷积核这计算公式很简单，为方便描述，可以把卷积核以及卷积核扫描到图像的区域当作两个矩阵（但实际计算并不是矩阵乘法，不要搞混咯）。 具体计算的方式是：将对应位置的元素相乘将得到的所有乘积做一个
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2024-04-26 15:27:12
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DenseNet卷积核参数 卷积核 参数
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2023-05-25 15:23:11
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滤波器的大小选择大部分卷积神经网络都会采用逐层递增（1⇒ 3 ⇒ 5 ⇒ 7）的方式。每经过一次池化层，卷积层过滤器的深度都会乘以 2；卷积神经网络中卷积核越小越好吗？多个小的卷积核叠加使用要远比一个大的卷积核单独使用效果要好的多，在连通性不变的情况下，大大降低了参数个数和计算复杂度。当然，卷积核也不是越小越好，对于特别稀疏的数据比如下图所示，当使用比较小的卷积核的时候可能无法表示其特征，如果采用
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2024-07-29 23:20:50
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卷积卷积知识点1.什么是卷积2.卷积的特点3.卷积和全连接的区别4.卷积的计算5.感受野6.反卷积(转置卷积)7.空洞卷积8.空间可分离卷积9.深度可分离卷积10.分组卷积11.可变形卷积12. 1*1卷积13. 3D卷积 卷积知识点参考文献找不到了，略1.什么是卷积对图像和滤波矩阵（滤波器、卷积核）做内积的操作就是卷积。单次卷积操作就是对应位置的两个元素相乘，之后所有乘积相加。像滑动窗口一样进
