CNN中的feature map
个人学习CNN的一些笔记，比较基础，整合了其他博客的内容 feature map的理解在cnn的每个卷积层，数据都是以三维形式存在的。你可以把它看成许多个二维图片叠在一起（像豆腐皮竖直的贴成豆腐块一样），其中每一个称为一个feature map。 feature map ...
原文：Feature map transfer in TinyBert/MobileBert
MobileBert: 自下而上的知识转移： 将Bottleneck BERT LARGE teacher 的知识传递给student。 先训练teacher，然后逐步从下网上训练student，要求它一层一层地模仿teacher。 知识转移的渐进过程分为L个阶段，其中L为层数。图 展示了渐进式知识转移的原理图和算法。渐进迁移的思想是在训练学生的 l 层时， l 层已经是最优的了。 由于BERT的 ...
2020-03-16 13:10 2 727 推荐指数：
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前序： 上图是输入是 6x6x3的彩色图片【彩色图片一般就是3个feature map（红绿蓝）=彩色图片channel 的数量】，经过2个不同的卷积核，则产生两个不同特征的输出（输出的图片就可以看做是feature map） feature map的数量：该层卷积核的个数，有多少个 ...
feature map 大小以及反卷积的理解
（1）边长的计算公式是： output_h =（originalSize_h+padding*2-kernelSize_h）/stride +1 输入图片大小为200×200，依次经过一层卷积（k ...
可视化分类网络的feature map
import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F import torch.optim as optim fr ...
论文理解Diversified Arbitrary Style Transfer via Deep Feature Perturbation
1、提出了一种利用正交随机噪声矩阵对WCT的过程进行修改的方法，从而能够让风格迁移更具有多样性 方法 核心思想是在加入正交噪声矩阵丰富多样性的基础上，保证WCT过程中style纹理，也就是Gram矩阵不变。也就是说即使用正交噪声矩阵扰动前后feature map和原先 ...
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实际上在卷积操作的时候，比如说，我某一层输出的feature map的size为4713*13 channel的数目为7，设经过某卷积层之后，网络输出的feature map的channel的数目为17 从7个channel到17个channel，假设卷积核的kernel为33，那么这个卷积层 ...
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TensorFlow与caffe中卷积层feature map大小计算
刚刚接触Tensorflow，由于是做图像处理，因此接触比较多的还是卷及神经网络，其中会涉及到在经过卷积层或者pooling层之后，图像Feature map的大小计算，之前一直以为是与caffe相同的，后来查阅了资料发现并不相同，将计算公式贴在这里，以便查阅： caffe中： TF中 ...