原文:Group Convolution組卷積

思路按照常規卷積到組卷積來。 常規卷積: 如果輸入feature map尺寸為C H W C H WC H W,卷積核有N NN個,輸出feature map與卷積核的數量相同也是N NN,每個卷積核的尺寸為C K K C K KC K K,N NN個卷積核的總參數量為N C K K N C K KN C K K,輸入map與輸出map的連接方式如下圖所示 組卷積: ...

2019-08-25 17:04 0 894 推薦指數:

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什么是卷積convolution

定義 卷積是兩個變量在某范圍內相乘后求和的結果。如果卷積的變量是序列x(n)和h(n),則卷積的結果 , 其中星號*表示卷積。 當時序n=0時,序列h(-i)是h(i)的時序i取反的結果;時序取反使得h(i)以縱軸為中心翻轉180度,所以這種相乘后 ...

Fri Mar 31 23:52:00 CST 2017 0 2547
Convolution Layer:卷積

1. 卷積層(Convolution Layer):由若干個卷積核f(filter)和偏移值b組成,(這里的卷積核相當於權值矩陣),卷積核與輸入圖片進行點積和累加可以得到一張feature map。 卷積層的特征: (1)網絡局部連接:卷積核每一次僅作用於圖片的局部 (2)卷積核權值共享 ...

Thu Jan 30 11:24:00 CST 2020 0 6274
卷積(Transposed Convolution

卷積的具體計算步驟 令圖像為 卷積核為 case 1 如果要使輸出的尺寸是 5x5,步數 stride=2 ,tensorflow 中的命令為: 當執行 transpose_conv 命令時,tensorflow 會先計算卷積類型、輸入尺寸 ...

Wed Dec 04 21:53:00 CST 2019 0 365
向量的卷積(convolution)運算

一、向量的卷積運算 給定兩個n維向量α=(a0, a1, ..., an-1)T,β=(b0, b1, ..., bn-1)T,則α與β的卷積運算定義為: α*β=(c0, c1, ..., c2n-2)T,其中 事實上,“卷積”的含義從矩陣αβT的表示即可以看出:不難發現 ...

Fri Jan 25 04:48:00 CST 2019 0 4959
 
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