Pytorch學習筆記15----nn.Conv2d與Conv3d參數理解、單通道與多通道卷積理解
1.Conv3d Parameters： in_channels(int) – 輸入信號的通道 out_channels(int) – 卷積產生的通道 kernel_size(int or tuple) - 卷積核的尺寸 stride(int or tuple ...
原文：對於機器學習中多通道卷積經常理解不太精確，這里有篇講的不錯的
http: blog.csdn.net zy article details . 多通道圖像卷積基礎知識介紹 縮進在介紹RPN前，還要多解釋幾句基礎知識，已經懂的看官老爺跳過就好。 對於單通道圖像 單卷積核做卷積，第一章中的圖 已經展示了 對於多通道圖像 多卷積核做卷積，計算方式如下： 圖 多通道 多卷積核做卷積示意圖 摘自Theano教程 縮進如圖 ，輸入圖像layer m 有 個通道，同時有 ...
2017-10-13 14:40 0 2093 推薦指數：
相關推薦
機器學習篇：卷積神經網絡DNN和CNN
我對機器學習的某些方面還是欠缺了解，總感覺整理不下去，初步定下以下話題吧。 卷積神經網絡DN ...
第十七節，深度學習模型的訓練技巧-優化卷積核，多通道卷積
在使用卷積神經網絡時，我們也總結了一些訓練技巧，下面就來介紹如何對卷積核進行優化，以及多通道卷積技術的使用。 一 優化卷積核 在實際的卷積訓練中，為了加快速度，常常把卷積核裁開。比如一個3x3的卷積核，可以裁成一個3x1和1x3的卷積核(通過矩陣乘法得知)，分別對原有輸入做卷積運算 ...
講透機器學習中的梯度下降
本文始發於個人公眾號：TechFlow，原創不易，求個關注 在之前的文章當中，我們一起推導了線性回歸的公式，今天我們繼續來學習上次沒有結束的內容。 上次我們推導完了公式的時候，曾經說過由於有許多的問題，比如最主要的復雜度問題。隨着樣本和特征數量的增大，通過公式求解的時間會急劇 ...
如何理解機器學習和統計中的AUC？
如何理解機器學習和統計中的AUC？ 分三部分，第一部分是對 AUC 的基本介紹，包括 AUC 的定義，解釋，以及算法和代碼，第二部分用邏輯回歸作為例子來說明如何通過直接優化 AUC 來訓練，第三部分，內容完全由 @李大貓原創——如何根據 auc 值來計算真正的類別，換句話說，就是對 auc ...
機器學習中各種熵的定義及理解
機器學習領域有一個十分有魅力的詞：熵。然而究竟什么是熵，相信多數人都能說出一二，但又不能清晰的表達出來。 而筆者對熵的理解是：“拒絕學習、拒絕提升的人是沒有未來的，也只有努力才能變成自己想成為的人”。 下圖是對熵的一個簡單描述： 熵可以理解為是一種對無序狀態的度量方式。那么熵又是 ...
機器學習中各種熵的定義及理解
機器學習領域有一個十分有魅力的詞：熵。然而究竟什么是熵，相信多數人都能說出一二，但又不能清晰的表達出來。 而筆者對熵的理解是：“拒絕學習、拒絕提升的人是沒有未來的，也只有努力才能變成自己想成為的人”。 下圖是對熵的一個簡單描述： 熵可以理解為是一種對無序狀態的度量方式。那么熵又是 ...
多通道(比方RGB三通道)卷積過程
今天一個同學問 卷積過程好像是對 一個通道的圖像進行卷積， 比方10個卷積核，得到10個feature map， 那么輸入圖像為RGB三個通道呢，輸出就為 30個feature map 嗎， 答案肯定不是的， 輸出的個數依舊是 卷積核的個數。 能夠查看經常使用模型。比方lenet 手寫體 ...