CNN中的卷積操作的參數數計算
之前一直以為卷積是二維的操作，而到今天才發現卷積其實是在volume上的卷積。比如輸入的數據是channels*height*width（3*10*10），我們定義一個核函數大小為3*3，則輸出是8*8。實際核函數的參數量是3*3*channels，在本例子中就是3*3*3。 舉例： 假設輸入 ...
原文：CNN中的卷積操作與參數共享
卷積神經網絡 Convolutional Neural Networl, CNN 的兩大核心思想： 局部連接 Local Connectivity 參數共享 Parameter Sharing 兩者共同的一個關鍵作用就是減少模型的參數量，使運算更加簡潔 高效，能夠運行在超大規模數據集上。 局部連接與卷積 圖像的局部相關性 對於一張輸入圖片，大小為 W times H ，如果使用全連接網絡，生成一張 ...
2021-01-05 23:29 1 1316 推薦指數：
相關推薦
理解CNN中的參數共享
【參考知乎專欄】 ...
卷積網絡CNN中各種常見卷積過程
卷積 Convolution 卷積核也稱為濾波器filter。濾波器大小為，其中為深度，和輸入feature map的channel數相同。每一層的filter數量和輸出channel數相同。輸入的每個channel和對應深度的卷結核進行卷積，然后加和，組成輸出的一個 ...
徹底搞懂CNN中的卷積和反卷積
卷積和反卷積在CNN中經常被用到，想要徹底搞懂並不是那么容易。本文主要分三個部分來講解卷積和反卷積，分別包括概念、工作過程、代碼示例，其中代碼實踐部分主結合TensorFlow框架來進行實踐。給大家介紹一個卷積過程的可視化工具，這個項目是github上面的一個開源項目 ...
CNN中的卷積理解和實例
卷積操作是使用一個二維卷積核在在批處理的圖片中進行掃描，具體的操作是在每一張圖片上采用合適的窗口大小在圖片的每一個通道上進行掃描。 權衡因素：在不同的通道和不同的卷積核之間進行權衡 在tensorflow中的函數為例： conv2d: 任意的卷積核，能同時在不同的通道上面進行卷積操作 ...
CNN中：卷積的輸入與輸出
卷積層尺寸的計算原理 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 ...
CNN中的卷積核及TensorFlow中卷積的各種實現
聲明： 1. 我和每一個應該看這篇博文的人一樣，都是初學者，都是小菜鳥，我發布博文只是希望加深學習印象並與大家討論。 2. 我不確定的地方用了“應該”二字 首先，通俗說一下，CNN的存在是為了解決兩個主要問題： 1. 權值太多。這個隨便一篇博文都能解釋 2. 語義理解。全連接網絡結構處理 ...
CNN中卷積層的計算細節
轉載自：https://blog.csdn.net/dcrmg/article/details/79652487 前幾天在看CS231n中的CNN經典模型講解時，花了一些時間才搞清楚卷積層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層的運算） 卷積 ...