原文:由淺入深:CNN中卷積層與轉置卷積層的關系

歡迎大家前往騰訊雲 社區,獲取更多騰訊海量技術實踐干貨哦 本文由forrestlin發表於雲 社區專欄 導語:轉置卷積層 Transpose Convolution Layer 又稱反卷積層或分數卷積層,在最近提出的卷積神經網絡中越來越常見了,特別是在對抗生成神經網絡 GAN 中,生成器網絡中上采樣部分就出現了轉置卷積層,用於恢復減少的維數。那么,轉置卷積層和正卷積層的關系和區別是什么呢,轉置卷積 ...

2018-11-22 11:38 0 2349 推薦指數:

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CNN卷積的計算細節

轉載自:https://blog.csdn.net/dcrmg/article/details/79652487 前幾天在看CS231nCNN經典模型講解時,花了一些時間才搞清楚卷積輸入輸出的尺寸關系到底是什么樣的,現總結如下。(可以參照我畫的題圖理解卷積的運算) 卷積 ...

Fri Mar 08 03:02:00 CST 2019 0 1593
CNN卷積的計算細節

原文鏈接: https://zhuanlan.zhihu.com/p/29119239 卷積尺寸的計算原理 輸入矩陣格式:四個維度,依次為:樣本數、圖像高度、圖像寬度、圖像通道數 輸出矩陣格式:與輸出矩陣的維度順序和含義相同,但是后三個維度(圖像高度、圖像寬度、圖像通道數 ...

Thu Mar 22 21:02:00 CST 2018 1 7113
CNN卷積 池化反向傳播

參考:https://blog.csdn.net/kyang624823/article/details/78633897 卷積 池化反向傳播: 1,CNN的前向傳播 a)對於卷積卷積核與輸入矩陣對應位置求積再求和,作為輸出矩陣對應位置的值。如果輸入矩陣inputX為M*N大小 ...

Tue Jul 23 18:18:00 CST 2019 0 1870
CNN卷積:ReLU函數

卷積的非線性部分 一、ReLU定義 ReLU:全稱 Rectified Linear Units)激活函數 定義 def relu(x):   return x if x >0 else 0 #Softplus為ReLU的平滑版 二、傳統sigmoid系激活函數 ...

Wed Nov 22 18:49:00 CST 2017 0 7468
深度學習卷積(轉置卷積)引起的棋盤格噪聲

在基於CNN的超分辨率,經常在最后一使用stride>1的deconv layer,而這會造成棋盤格噪聲。如下圖所示 具體產生原因 上面的黑格子是表示原始圖像的某一個像素點,白色的表示轉置卷積的stride,一般是用0去填充。下面一就是deconv生成的圖像。可以看到 ...

Sat Dec 29 06:09:00 CST 2018 0 1226
卷積和全連接之間的關系

1 卷積和全連接的概念 https://towardsdatascience.com/convolutional-neural-network-17fb77e76c05 2 卷積和全連接關系 2.1 1 × 1卷積核的卷積和全連接 假設有一個三維圖片輸入,大小 ...

Sun Nov 14 07:47:00 CST 2021 2 3992
Tensorflow之CNN卷積池化padding規則

padding的規則 ·   padding=‘VALID’時,輸出的寬度和高度的計算公式(下圖gif為例)          輸出寬度:output_width = (in_ ...

Sun Dec 08 07:02:00 CST 2019 0 361
CNNs卷積和池化

卷積 卷積神經網絡和全連接的深度神經網絡不同的就是卷積,從網絡結構來說,卷積節點和全連接節點有三點主要的不同,一是局部感知域,二是權值共享,三是多核卷積。 ①局部感知域是指,對於每一個計算單元來說,只需要考慮其像素位置附近的輸入,並不需要與上一的節點相連,這可以大大減小網絡 ...

Tue Aug 07 23:48:00 CST 2018 0 833
 
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