原文 ImageNet Classification with Deep ConvolutionalNeural Networks 下載地址:http://papers.nips.cc/pape ...
在第十三節,我們已經介紹了使用帶有全局平均池化層的CNN對CIFAR 數據集分類,在學習了反卷積神經網絡之后我們把第十三節那個程序里的卷積層可視化出來。 一 替換掉tf.nn.max pool 函數 這里不再使用自己定義的max pool x 函數,改成新加入的帶有mask返回值得max pool with argmax 函數: 二 反卷積第二層卷積結果 以第二池化輸出的變量h pool 為開始部 ...
2018-05-05 11:45 1 2126 推薦指數:
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一、圖像卷積類型 在2維圖像卷積計算中,大致分為full、same和valid這三類。 1、valid卷積操作 圖1 valid卷積操作 valid卷積的圖像大小計算公式為:滑動步長為S,圖片大小為N1xN1,卷積核大小為N2xN2,卷積后圖像 ...
卷積(多---->1 的映射) 本質:在對輸入做9--->1的映射關系時,保持了輸出相對於input中的位置性關系 對核矩陣做以下變形:卷積核的滑動步驟變成了卷積核矩陣的擴增 卷積的矩陣乘法變成以下形式:核矩陣重排,輸入featuremap變形為向量 反卷積 ...
參考:https://blog.csdn.net/fu6543210/article/details/80407911 https://blog.csdn.net/fu6543210/article/details/80408704 什么是反卷積 反卷積的數學含義,通過反卷積可以將通過卷積 ...
原文作者:aircraft 原文地址:https://www.cnblogs.com/DOMLX/p/9579392.html 深度學習教程目錄如下,還在繼續更新完善中 深度學習系列教程目錄 一.卷積 在深度學習的過程中,很多神經網絡都會用到各種卷積核來進行操作 ...
1. 卷積與反卷積 如上圖演示了卷積核反卷積的過程,定義輸入矩陣為 I ( 4×4 ),卷積核為 K ( 3×3 ),輸出矩陣 ...
1. 卷積與反卷積 如上圖演示了卷積核反卷積的過程,定義輸入矩陣為 I(4×4),卷積核為 K(3×3),輸出矩陣為 O(2×2): 卷積的過程為:Conv(I,W)=O 反卷積的過稱為:Deconv(W,O)=I(需要對此時的 O 的邊緣進行延拓 padding) 2. 步長 ...
看了很多反卷積和轉置卷積的文章,似乎還是一頭霧水,記錄下自己理解的過程~ 有人一句話總結:逆卷積相對於卷積在神經網絡結構的正向和反向傳播中做相反的運算。其實還是不是很理解。 反卷積(轉置卷積)通常用來兩個方面: 1. CNN可視化,通過反卷積將卷積得到的feature map還原到像素空間 ...