卷积层的核心是卷积操作,而卷积操作的实现需要4个参数:卷积核大小、步长、填充方式和通道数。 1.卷积核大小 卷积核大小指的是卷积核的宽度和高度。在卷积操作中,卷积核会在输入数据的每个位置上进行卷积计算,提取相应的特征。卷积核大小的选择一般根据输入的数据大小和需要提取的特征的大小来确定。 2.步长 步长指...
首先,卷积层包括三类参数:过滤器(filters)、填充(padding)和步长(stride)。过滤器是卷积层中最重要的参数,它负责从输入上提取特征。几乎所有的卷积层都包含多个过滤器,这些过滤器会根据设定的参数从输入中提取相关特征。 其次,padding定义卷积层的另一个重要参数,它定义了图像的边缘的填充数量,通常用来防止图像被剪掉...
对于卷积层,主要的参数有滤波器(或称卷积核)的大小、滤波器的数量、步长(stride)以及填充(padding)。滤波器大小影响了感受野的大小,通常为小的奇数尺寸如3x3或5x5;滤波器数量决定了输出特征图(featuremap)的深度;步长决定了滤波器在输入特征图上移动的速度;填充则用于控制输出特征图的空间维度。池化层的参数较少,...
卷积核包含哪些参数呢,常用的参数为(in_channel,out_channel,卷积核尺寸,stride,padding)。其中,in_channel,out_channel定义了输入卷积层的特征的通道数,卷积层输出特征的通道数;卷积核尺寸表示卷积核的大小(常见有7×7,3×3,1×1等,现在也有很多超大卷积核尺寸的研究),stride(步长)可用与降尺寸或增加感受野(后续...
https://www.freesion.com/article/38181139878/ 卷积层参数量: 计算公式:参数量=(filter size * 前一层特征图的通道数 )* 当前层filter数量 VGG-16为例,Conv1-1,输入 [公式] ,64个 [公式] filter,输出feature map [公式]。Conv1-1的参数量为 [公式]。 全连接层参数量:...
卷积核个数一般通过该卷积层参数设置,卷积核尺寸为Filter*Filter(该层设置参数)*上一层通道数(无需设置),偏置项为1。 (全连接层是节点数相乘。) 卷积的计算量: (对于某个卷积层,它的FLOPs数量为:考虑偏置项的话, 其中num_params表示该层参数的数目。) ...
卷积层中的基本参数 卷积核大小(Kernel Size ):定义了卷积核的感受野。 从底层优化角度来看,3*3的卷积核最优,但近来超大卷积核7*7,21*21也带来了不错的性能。另外,俩个3*3的卷积核效果相当于一个5*5的卷积核,且计算量与参数量均有减少---轻量化) ...
从上面我们可以看到卷积层的参数有: lr_mult:学习率的系数,最终的学习率是这个参数乘以caffe的solver.prototxt配置文件中的基础学习率base_lr。如果有2个lr_mult,则第一个表示权值的学习率,第二个表示偏置项的学习率。一般偏置项的学习率是权值项的学习率的2倍。
卷积层参数量、计算量的计算方法 2 方法 2.1 1*1卷积的作用 (1)1*1卷积核可以通过控制卷积核数量实现降维或升维。从卷积层流程可以了解到卷积后的特征图通道数与卷积核的个数是相同的,所以当1x1卷积核的个数小于输入通道数量时,会发生降维。相反,...