原文:由浅入深:CNN中卷积层与转置卷积层的关系

欢迎大家前往腾讯云 社区,获取更多腾讯海量技术实践干货哦 本文由forrestlin发表于云 社区专栏 导语:转置卷积层 Transpose Convolution Layer 又称反卷积层或分数卷积层,在最近提出的卷积神经网络中越来越常见了,特别是在对抗生成神经网络 GAN 中,生成器网络中上采样部分就出现了转置卷积层,用于恢复减少的维数。那么,转置卷积层和正卷积层的关系和区别是什么呢,转置卷积 ...

2018-11-22 11:38 0 2349 推荐指数:

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CNN卷积的计算细节

转载自:https://blog.csdn.net/dcrmg/article/details/79652487 前几天在看CS231nCNN经典模型讲解时,花了一些时间才搞清楚卷积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的运算) 卷积 ...

Fri Mar 08 03:02:00 CST 2019 0 1593
CNN卷积的计算细节

原文链接: https://zhuanlan.zhihu.com/p/29119239 卷积尺寸的计算原理 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、图像通道数 ...

Thu Mar 22 21:02:00 CST 2018 1 7113
CNN卷积 池化反向传播

参考:https://blog.csdn.net/kyang624823/article/details/78633897 卷积 池化反向传播: 1,CNN的前向传播 a)对于卷积卷积核与输入矩阵对应位置求积再求和,作为输出矩阵对应位置的值。如果输入矩阵inputX为M*N大小 ...

Tue Jul 23 18:18:00 CST 2019 0 1870
CNN卷积:ReLU函数

卷积的非线性部分 一、ReLU定义 ReLU:全称 Rectified Linear Units)激活函数 定义 def relu(x):   return x if x >0 else 0 #Softplus为ReLU的平滑版 二、传统sigmoid系激活函数 ...

Wed Nov 22 18:49:00 CST 2017 0 7468
深度学习卷积(转置卷积)引起的棋盘格噪声

在基于CNN的超分辨率,经常在最后一使用stride>1的deconv layer,而这会造成棋盘格噪声。如下图所示 具体产生原因 上面的黑格子是表示原始图像的某一个像素点,白色的表示转置卷积的stride,一般是用0去填充。下面一就是deconv生成的图像。可以看到 ...

Sat Dec 29 06:09:00 CST 2018 0 1226
卷积和全连接之间的关系

1 卷积和全连接的概念 https://towardsdatascience.com/convolutional-neural-network-17fb77e76c05 2 卷积和全连接关系 2.1 1 × 1卷积核的卷积和全连接 假设有一个三维图片输入,大小 ...

Sun Nov 14 07:47:00 CST 2021 2 3992
Tensorflow之CNN卷积池化padding规则

padding的规则 ·   padding=‘VALID’时,输出的宽度和高度的计算公式(下图gif为例)          输出宽度:output_width = (in_ ...

Sun Dec 08 07:02:00 CST 2019 0 361
CNNs卷积和池化

卷积 卷积神经网络和全连接的深度神经网络不同的就是卷积,从网络结构来说,卷积节点和全连接节点有三点主要的不同,一是局部感知域,二是权值共享,三是多核卷积。 ①局部感知域是指,对于每一个计算单元来说,只需要考虑其像素位置附近的输入,并不需要与上一的节点相连,这可以大大减小网络 ...

Tue Aug 07 23:48:00 CST 2018 0 833
 
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