1、Convolution层： 就是卷积层，是卷积神经网络（CNN）的核心层。 层类型：Convolution 　　lr_mult: 学习率的系数，最终的学习率是这个数乘以solver.prototxt配置文件中的base_lr。如果有两个lr_mult, 则第一个表示权值的学习 ...

定义 卷积是两个变量在某范围内相乘后求和的结果。如果卷积的变量是序列x(n)和h(n)，则卷积的结果 ， 其中星号*表示卷积。 当时序n=0时，序列h(-i)是h(i)的时序i取反的结果；时序取反使得h(i)以纵轴为中心翻转180度，所以这种相乘后 ...

思路按照常规卷积到组卷积来。 常规卷积： 如果输入feature map尺寸为C∗H∗W C*H*WC∗H∗W，卷积核有N NN个，输出feature map与卷积核的数量相同也是N NN，每个卷积核的尺寸为C∗K∗K C*K*KC∗K∗K，N NN个卷积核的总参数量为N∗C∗K∗K N*C ...

反卷积的具体计算步骤 令图像为 卷积核为 case 1 如果要使输出的尺寸是 5x5，步数 stride=2 ，tensorflow 中的命令为： 当执行 transpose_conv 命令时，tensorflow 会先计算卷积类型、输入尺寸 ...

, padding=p; Dilation convolution(扩张卷积)的原理其实也比较简单，就是在ker ...

从最开始的卷积层，发展至今，卷积已不再是当初的卷积，而是一个研究方向。在反卷积这篇博客中，介绍了一些常见的卷积的关系，本篇博客就是要梳理这些有趣的卷积结构。 阅读本篇博客之前，建议将这篇博客结合在一起阅读，想必会有更深的理解。另外，不管是什么类型的卷积，我们都把它理解成一种运算操作 ...

一、向量的卷积运算 给定两个n维向量α=(a0, a1, ..., an-1)T，β=(b0, b1, ..., bn-1)T，则α与β的卷积运算定义为： α*β=(c0, c1, ..., c2n-2)T，其中 事实上，“卷积”的含义从矩阵αβT的表示即可以看出：不难发现 ...

博客：blog.shinelee.me | 博客园 | CSDN 目录 写在前面 Convolution VS Group Convolution Group Convolution的用途 参考 写在前面 Group Convolution分组卷积 ...