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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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
卷积层的基本操作就是：卷积操作和池化操作两个1、标准卷积就是输入特征图（也可能是原图），用filter进行卷积操作，每个filter产生一个输出特征图，filter的个数决定了输出特征图的个数（也就是输出的通道数）注意：每个filter是有通道数的，默认通道数与输入特征图通道数一致相关计算，见上面文章链接相关网络：LeNet-5(1998)：简单的卷积层和池化层相间搭建的网络，此外还有全连接层2、
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2024-05-11 19:22:22
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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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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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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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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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java泛型（Generics）是JDK 5中引入的一个新特性，允许在定义类和接口的时候使用类型参数（type parameter）。声明的类型参数在使用时用具体的类型来替换。泛型最主要的应用是在JDK 5中的新集合框架中。从好的方面来说，泛型的引入可以解决之前的集合类框架在使用过程中通常会出现的运行时刻类型错误，因为编译器可以在编译时刻就发现很多明显的错误。而从不好的地方来说，为了保证与旧有
原创
2013-10-08 16:33:28
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import cv2 as cvimport numpy as npimg=cv.imread('learn.jpg',cv.IMREAD_GRAYSCALE)cv.i
原创
2023-06-15 11:06:31
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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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# 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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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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基于Python的卷积神经网络和特征提取
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摘要：本文展示了如何基于nolearn使用一些卷积层和池化层来建立一个简单的ConvNet体系结构，以及如何使用ConvNet去训练一个特征提取器，然后在使
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2023-10-13 00:13:31
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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。每次用卷积核
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2024-07-24 21:37:41
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卷积层维度计算与设置卷积结构CNN结构：Input(输入层)----> Conv(卷积)---->Relu(激活)---->Pool(池化)---->FC(全连接)输入层参数介绍：batch_size：相当于一次训练的样本数weight/height：图片宽和高channels：图片通道数，1是黑白，3是RGB卷积层参数介绍：filter = 卷积核(1x1,3x3,5x5
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2024-04-18 15:39:13
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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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引言Convolutional Neural Network 是一种在计算机视觉和其他领域很常用的一种神经网络，它的结构主要包括一下几个层：Convolutional Layer(CONV layer): 卷积层Rectified Linear Unit: 激活层Polling Layer: 池化层Fully-Connected Layer: 全连接层卷积层这里先介绍卷积层，以及经过卷积层后，输出
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2024-07-16 15:48:45
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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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# 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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