kernel_size:卷积核的大小。一般我们会使用3x3这种两个数相同的卷积核,这种情况只需要写kernel_size = 3就行了。如果左右两个数不同,比如3x5,那么写作kernel_size = (3, 5) stride = 1:步长 padding:填充图像的上下左右,后面的常数代表填充的多少(行数、列数),默认为0。padding = 1时,若原始图像大小为32...
卷积的参数 卷积核大小(kernel_size) 卷积核的大小是用来控制卷积在提取时的维度,例如下面动图表示当卷积核大小为3x3: 、 通过上图可以看到卷积在每次提取数据时都以3*3的维度进行提取,一般卷积核的尺寸是根据padding(填充)方式来决定是奇数还是偶数。 填充(padding) 通常情况下当我们在做卷积操作时最常见的卷积核...
填充:卷积核与图像尺寸不匹配,会造成了卷积后的图片和卷积前的图片尺寸不一致,为了避免这种情况,需要先对原始图片做边界填充处理。 === https://blog.csdn.net/qq_42414972/article/details/118416422 (1)Kernel_size是如何选取的? Q: 为什么CNN中的卷积核一般都是奇数*奇数 ? A: 原因有二。 (1) 卷积中有...
【1】卷积核大小 (Kernel Size) 定义了卷积的感受野 在过去常设为5,如LeNet-5;现在多设为3,通过堆叠3*3的卷积核来达到更大的感受域 【2】卷积核步长 (Stride) 定义了卷积核在卷积过程中的步长 常见设置为1,表示滑窗距离为1,可以覆盖所有相邻位置特征的组合;当设置为更大值时相当于对特征组合降采样 【3...
kernel_size:卷积核尺寸,既可以是标量,代表一个正方形的卷积核;也可以是一个二元组,分别代表长和宽 stride:卷积核滑动的步幅,默认情况下为1,即逐像素点移动,若设置大于1的数值,则可以实现跨步移动的效果 padding:边缘填充的层数,默认为0,表示对原始图片数据不做填充。如果取值大于0,例如padding1,则在原始图片数据...
kernel_size:卷积核尺寸,既可以是标量,代表一个正方形的卷积核;也可以是一个二元组,分别代表长和宽 stride:卷积核滑动的步幅,默认情况下为1,即逐像素点移动,若设置大于1的数值,则可以实现跨步移动的效果 padding:边缘填充的层数,默认为0,表示对原始图片数据不做填充。如果取值大于0,例如padding1,则在原始图片数据...
卷积核和扫过的区域对应位置相乘再求和的操作,卷积完成后一般要加个偏置bias。一种Kernel如果分成多个通道上的子Kernel做卷积运算,最后运算结果还要加在一起后,再加偏置 input_channels:输入的通道 kernel_channels:有几个卷积核 kernel_size:卷积核的大小
(sub*k)returnretclassConvLayer:def__init__(self,in_channel,out_channel,kernel_size):self.w=np.random.randn(in_channel,out_channel,kernel_size,kernel_size)self.b=np.zeros((out_channel))def_relu(self,x):x[x<0]=0defforward(self,in_data):# assume the first index is channel indexin_...
kernel_size:卷积核的大小。如果卷积核的长和宽不等,需要用kernel_h和kernel_w分别设定其它参数。 stride:卷积核的步长,默认为1。当然也可以用stride_h和stride_w来设置。 pad:扩充边缘,默认为0,不扩充。扩充的时候是左右、上下对称的,比如卷积核的大小为,那么pad设置为2,则四个边缘都扩充2个像素,即宽度和高...