【参考知乎专栏】 ...
CNN中减少网络的参数的三个思想: 局部连接 Local Connectivity 权值共享 Shared Weights 池化 Pooling 局部连接 局部连接是相对于全连接来说的。全连接示意图如下: 比如说,输入图像为 大小,即输入层有 维,若隐含层与输入层的数目一样,也有 个,则输入层到隐含层的全连接参数个数为 ,数目非常之大,基本很难训练。 一般认为人对外界的认知是从局部到全局的,而图 ...
2017-09-23 23:16 0 2782 推荐指数:
【参考知乎专栏】 ...
1. 如何理解卷积 CNN卷积神经网络的核心是卷积,当然CNN不仅仅只有卷积,还有池化等其他技术,我们第一章先来一起讨论和理解下卷积的定义。 卷积是一个数学上的运算方法,在通信、机器学习、图像处理等领域都有广泛的应用。我们来一起从不同角度来看卷积,以求获得一个全面的认知。 0x1 ...
因为研究方向为关系抽取,所以在文本的处理方面,一维卷积方法是很有必要掌握的,简单介绍下加深学习印象。 Pytorch官方参数说明: Conv1d class torch.nn.Conv1d(in_channels, out_channels, kernel_size, stride ...
https://blog.csdn.net/stdcoutzyx/article/details/49022443 ...
卷积 Convolution 卷积核也称为滤波器filter。滤波器大小为,其中为深度,和输入feature map的channel数相同。每一层的filter数量和输出chann ...
1 TensorFlow中用到padding的地方 在TensorFlow中用到padding的地方主要有tf.nn.conv2d(),tf.nn.max_pool(),tf.nn.avg_pool ...
之前一直以为卷积是二维的操作,而到今天才发现卷积其实是在volume上的卷积。比如输入的数据是channels*height*width(3*10*10),我们定义一个核函数大小为3*3,则输出是8*8。实际核函数的参数量是3*3*channels,在本例子中就是3*3*3。 举例: 假设输入 ...
卷积神经网络(Convolutional Neural Networl, CNN)的两大核心思想: 局部连接(Local Connectivity) 参数共享(Parameter Sharing) 两者共同的一个关键作用就是减少模型的参数量,使运算更加简洁、高效,能够运行 ...