卷积的结果按输出长度不同可以分为两类:一类是宽卷积,输出长 n+m−1,对于不在[1, n] 范围之外的xt 用零补齐(zero-padding)。一类是窄卷积,输出长度n −m+ 1,不补零。在这里除了特别声明,我们一般说的卷积默认为窄卷积。 1.2 两维场合 一维卷积经常用在图像处理中。给定一个图像xij , 1 <= i <=...
1、假设输入数据的大小为a1×a2×a3,channel数为c,过滤器大小为f×f×f×c(一般不写channel的维度),过滤器数量为n。 2、基于上述情况,三维卷积最终的输出为(a1−f+1)×(a2−f+1)×(a3−f+1)×n。 应用领域 三维卷积常用于医学领域(CT影响),视频处理领域(检测动作及人物行为) 3 实例分析:Sobel算...
对于多通道的图像,假定其有N个通道,经过一个 3 x 3 的卷积核,那么这个卷积核也应该为(3, 3, N),使用这一个卷积核对每一个通道相同的位置进行卷积,得到了N个值,将这N个值求和,作为输出图像中的一个值。所以,得到的通道的数目只与卷积核的个数有关。 池化 (1)从上面卷积层可以看到,我们的目的是对一...
f(x)=act(∑i,jnθ(n−i)(n−j)xij+b) 需要注意的是,平时我们在运算时,习惯使用 θijxijθijxij 这种写法,但事实上,我们这里使用的是 θ(n−i)(n−j)xijθ(n−i)(n−j)xij。 现在我们回忆一下离散卷积运算。假设有二维离散函数 f(x,y)f(x,y) , g(x,y)g(x,y) , 那么它们...
先用无标定数据训练第一层,训练时先学习第一层的参数(这一层可以看作是得到一个使得输出和输入差别最小的三层神经网络的隐层),由于模型capacity的限制以及稀疏性约束,使得得到的模型能够学习到数据本身的结构,从而得到比输入更具有表示能力的特征;在学习得到第n-1层后,将n-1层的输出作为第n层的输入,训练第n层...
详细节可以参见博客:xiongyiming.blog.csdn.net 2 卷积神经网络的设计结构 在互联网科技巨头开源大量深度学习框架的时代,当务之急是设计出高效、可复用 、精度高、损失小的卷积神经网络模型。 回顾近年来卷积神经网络的快速发展,从 AlexNet 网络模型开始,到 VGGNet, GoogleNet 和 ResNet 等经典的卷积神经网络模型的...
(f∗g)(n)=+∞∑x=−∞f(x)g(n−x)(f∗g)(n)=∑x=−∞+∞f(x)g(n−x) 卷积有两个典型的应用场景: 1.信号分析 一个输入信号f(t)经过一个线性系统(其特征可以用单位冲击响应函数g(t)描述)以后,输出信号应该是什么?实际上通过卷积运算就可以得到输出信号。
经过卷积操作后我们会得到k个向量,每个向量的长度是n-f+1. 我们使用不同大小的卷积核,从输入文本中提取丰富的特征,这和n-gram特征有点相似(f=2,3,4分别对应于2-gram,3-gram-4-gram)。 接下来,我们对卷积操作的输出进行max-pooling操作。作用于k个长度为n-f+1的向量上,最每个向量整体取最大值,得到k个...
2、【外文】CS231n Convolutional Neural Networks for Visual Recognition 3、详解CNN卷积神经网络 - liangchunjiang的博客 - CSDN博客 4、深入学习卷积神经网络(CNN)的原理知识 - 战争热诚 - 博客园 5、卷积神经网络CNN完全指南终极版(二) - 知乎 目录: 【1篇】——李宏毅听课笔记 【2篇】——两个小实...
还有需要注意的是,卷积层的map个数是在网络初始化指定的,而卷积层的map的大小是由卷积核和上一层输入map的大小决定的,假设上一层的map大小是n*n、卷积核的大小是k*k,则该层的map大小是(n-k+1)*(n-k+1),比如上图的24*24的map大小24=(28-5+1)。每日一学——卷积神经网络...