1.1 初始化卷积核 在卷积层中,卷积核是一个小的矩阵,用于在输入数据上滑动以提取特征。卷积核的数量通常与输出通道的数量相同。每个卷积核负责提取输入数据的一种特征。 1.2 卷积操作 卷积操作包括以下步骤: a. 将卷积核滑动到输入数据的第一个位置。 b. 计算卷积核与输入数据的局部区域之间的点积。 c. 将结果...
卷积计算是一种有效提取图像特征的方法,使用一个正方形的卷积核,按照指定步长,在输入图上滑动,遍历输入特征图中的每个像素点。每一个步长,卷积核会与输入特征图出现重合区域,重合区域与对应元素相乘、求和再加上偏执项得到输出特征的一个像素点。(卷积核的通道数要与输入特征图的通道数一致) 卷积核:参数空间共享,...
- 则输出矩阵的高度/宽度为 (227 - 11) / 4 + 1 = 5 1 x 1 卷积计算举例 后期GoogLeNet、ResNet 等经典模型中普遍使用一个像素大小的卷积核作为降低参数复杂度的手段。 从下面的运算可以看到,其实 1 x 1 卷积没有什么神秘的,其作用就是将输入矩阵的通道数量缩减后输出(512 降为 32),并保持它在宽度...
卷积计算是一种有效的提取图像特征的方法。 一般会用一个正方形的卷积核,按指定步长,在输入特征图上滑动,遍历输入特征途中每个像素点,每一个步长,卷积核会与输入特征图出现重合区域,重合区域对应元素想成求和再加上偏置项得到输出特征的一个像素点。 要想让卷积核与输入特征图对应点匹配上必须让卷积核的深度与输入...
卷积过程是卷积神经网络最主要的特征。然而卷积过程有比较多的细节,初学者常会有比较多的问题,这篇文章对卷积过程进行比较详细的解释。 1、卷积运算 首先我们需要知道什么是卷积计算,它其实是一种简单数学运算,有两个步骤:一个是矩阵内积乘法,另一个是将内积乘法的结果进行全加。
卷积神经网络(CNN)是深度学习中常用的网络架构,在智能语音中也不例外,比如语音识别。语音中是按帧来处理的,每一帧处理完就得到了相对应的特征向量,常用的特征向量有MFCC等,通常处理完一帧得到的是一个39维的MFCC特征向量。假设一段语音有N帧,处理完这段语音后得到的是一个39行N列(行表示特征维度,列表示帧数)...
卷积神经网络的复杂度分析 在梳理CNN经典模型的过程中,我理解到其实经典模型演进中的 很多创新点都与改善模型计算复杂度紧密相关,因此今天就让我们对卷积神经网络的复杂度分析简单总结一下下。1. 时间复杂度即模型… 上海欧巴 卷积神经网络结构-卷积层 卷积层的作用就是通过卷积操作抽象出图像特征信息,卷积层通常包含...
深度学习中的深度卷积神经网络的卷积过程是什么运算?A.重分类B.局部运算C.焦点运算D.距离计算
下列哪一项不是一般的卷积神经网络的计算过程?()A.卷积层B.池化层C.扩展层D.全链接层请帮忙给出正确答案和分析,谢谢!