原文 ImageNet Classification with Deep ConvolutionalNeural Networks 下载地址:http://papers.nips.cc/pape ...
在第十三节,我们已经介绍了使用带有全局平均池化层的CNN对CIFAR 数据集分类,在学习了反卷积神经网络之后我们把第十三节那个程序里的卷积层可视化出来。 一 替换掉tf.nn.max pool 函数 这里不再使用自己定义的max pool x 函数,改成新加入的带有mask返回值得max pool with argmax 函数: 二 反卷积第二层卷积结果 以第二池化输出的变量h pool 为开始部 ...
2018-05-05 11:45 1 2126 推荐指数:
原文 ImageNet Classification with Deep ConvolutionalNeural Networks 下载地址:http://papers.nips.cc/pape ...
一、图像卷积类型 在2维图像卷积计算中,大致分为full、same和valid这三类。 1、valid卷积操作 图1 valid卷积操作 valid卷积的图像大小计算公式为:滑动步长为S,图片大小为N1xN1,卷积核大小为N2xN2,卷积后图像 ...
卷积(多---->1 的映射) 本质:在对输入做9--->1的映射关系时,保持了输出相对于input中的位置性关系 对核矩阵做以下变形:卷积核的滑动步骤变成了卷积核矩阵的扩增 卷积的矩阵乘法变成以下形式:核矩阵重排,输入featuremap变形为向量 反卷积 ...
参考:https://blog.csdn.net/fu6543210/article/details/80407911 https://blog.csdn.net/fu6543210/article/details/80408704 什么是反卷积 反卷积的数学含义,通过反卷积可以将通过卷积 ...
原文作者:aircraft 原文地址:https://www.cnblogs.com/DOMLX/p/9579392.html 深度学习教程目录如下,还在继续更新完善中 深度学习系列教程目录 一.卷积 在深度学习的过程中,很多神经网络都会用到各种卷积核来进行操作 ...
1. 卷积与反卷积 如上图演示了卷积核反卷积的过程,定义输入矩阵为 I ( 4×4 ),卷积核为 K ( 3×3 ),输出矩阵 ...
1. 卷积与反卷积 如上图演示了卷积核反卷积的过程,定义输入矩阵为 I(4×4),卷积核为 K(3×3),输出矩阵为 O(2×2): 卷积的过程为:Conv(I,W)=O 反卷积的过称为:Deconv(W,O)=I(需要对此时的 O 的边缘进行延拓 padding) 2. 步长 ...
看了很多反卷积和转置卷积的文章,似乎还是一头雾水,记录下自己理解的过程~ 有人一句话总结:逆卷积相对于卷积在神经网络结构的正向和反向传播中做相反的运算。其实还是不是很理解。 反卷积(转置卷积)通常用来两个方面: 1. CNN可视化,通过反卷积将卷积得到的feature map还原到像素空间 ...