搞明白了卷積網絡中所謂deconv到底是個什么東西后，不寫下來怕又忘記，根據參考資料，加上我自己的理解，記錄在這篇博客里。 先來規范表達 為了方便理解，本文出現的舉例情況都是2D矩陣卷積，卷積輸入和核形狀都為正方形，x和y軸方向的padding相同，stride也相同。 記號 ...

1、參數共享的道理 　　如果在圖像某些地方探測到一個水平的邊界是很重要的，那么在其他一些地方也會同樣是有用的，這是因為圖像結構具有平移不變性。所以在卷積層的輸出數據體的55x55個不同位置中，就沒有必要重新學習去探測一個水平邊界了。 　　在反向傳播的時候，都要計算每個神經元對它的權重的梯度 ...

深度學習可形變卷積 Deformable Convolutional Networks 參考文獻鏈接：https://arxiv.org/pdf/1703.06211.pdf 參考代碼鏈接： https://github.com/ msracver/Deformable-ConvNets ...

原文地址：http://www.sohu.com/a/298275731_468638 如果你聽過深度學習中不同的卷積類型，包括： 2D/3D/1*1/Ttransposed/Dilated/Spatially Separable/Depthwise Separable/Flattened ...

轉載：http://www.cnblogs.com/zf-blog/p/6075286.html 卷積神經網絡（CNN）由輸入層、卷積層、激活函數、池化層、全連接層組成，即INPUT-CONV-RELU-POOL-FC (1)卷積層：用它來進行特征提取，如下： 輸入圖像是32*32 ...

上次讀到深度可分卷積還是去年暑假，各種細節都有些忘了。記錄一下，特別是計算量的分析過程。 1. 標准卷積和深度可分卷積 標准卷積（MobileNet論文中稱為Standard Convolution，如下圖所示）將N個大小（邊長）為\(D_{k}\)、通道數為M的卷積核作用於大小為\(D_ ...

來源：https://www.cnblogs.com/hyb221512/p/9276621.html 1.conv（向量卷積運算）所謂兩個向量卷積，說白了就是多項式乘法。比如:p=[1 2 3],q=[1 1]是兩個向量，p和q的卷積如下：把p的元素作為一個多項式的系數，多項式 ...

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 ...