卷積，reLu,池化的意義
1.卷積 提取局部特征 2.Relu 留下相關特征，去掉不相關特征，卷積之后的正值越大，說明與卷積核相關性越強，負值越大，不相關性越大。 3.池化 池化的目的： （1）留下最相關的特征，或者說留下最明顯的特征。 （2）增大感受野，所謂感受野，即一個像素對應回原圖的區域大小 ...
原文：DL基礎補全計划(六)---卷積和池化
PS：要轉載請注明出處，本人版權所有。 PS: 這個只是基於 我自己 的理解， 如果和你的原則及想法相沖突，請諒解，勿噴。 前置說明 本文作為本人csdn blog的主站的備份。 BlogID 環境說明 Windows VSCode Python . . Pytorch . . Cuda . 前言 本文是此基礎補全計划的最終篇，因為從我的角度來說，如果前面這些基礎知識都能夠了解及理解，再加上本文的 ...
2021-08-15 22:36 0 96 推薦指數：
相關推薦
卷積層與池化層
構建了最簡單的網絡之后，是時候再加上卷積和池化了。這篇，雖然我還沒開始構思，但我知道，一 ...
上采樣，上池化，反卷積
我們可以通過卷積和池化等技術可以將圖像進行降維，因此，一些研究人員也想辦法恢復原分辨率大小的圖像，特別是在語義分割領域應用很成熟。通過對一些資料的學習，簡單的整理下三種恢復方法，並進行對比。 1、上采樣（Upsampling）[沒有學習過程] 在FCN、U-net等網絡結構中，涉及到了上采樣 ...
反卷積、上采樣、上池化
反卷積、上采樣、上池化圖示理解，如上所示。 目前使用得最多的deconvolution有2種。 方法1：full卷積， 完整的卷積可以使得原來的定義域變大 上圖中藍色為原圖像，白色為對應卷積所增加的padding，通常全部為0，綠色是卷積后圖片。卷積的滑動是從卷積核右下角與圖片左上角重疊 ...
深度學習之卷積和池化
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 ...
卷積層和池化層
卷積神經網絡是在BP神經網絡的改進，與BP類似，都采用了前向傳播計算輸出值，反向傳播調整權重和偏置；CNN與標准的BP最大的不同是：CNN中相鄰層之間的神經單元並不是全連接，而是部分連接，也就是某個神經單元的感知區域來自於上層的部分神經單元，而不是像BP那樣與所有的神經單元相連接。CNN ...
卷積層+池化層的理解
1、卷基層（Convolution） 關於卷積層我們先來看什么叫卷積操作： 下圖較大網格表示一幅圖片，有顏色填充的網格表示一個卷積核，卷積核的大小為3*3。假設我們做步長為1的卷積操作，表示卷積核每次向右移動一個像素（當移動到邊界時回到最左端並向下移動一個單位）。卷積核每個單元內有權重，下圖 ...
卷積神經網絡_（1）卷積層和池化層學習
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*3，3是它的深度（即R、G、B），卷積層是一個5*5*3的filter(感受野)，這里注意：感受野的深度 ...