我们把上面的卷积过程称为2D-卷积——通过使用Dout个filters,将深度为Din的层映射为另一个深度为Dout的层。 进一步,我们给出2D-卷积的公式: 特别的,对于卷积核,如果w=h=1,那么就退化为1*1卷积核,它具有以下三个优点: 降维以实现高效计算 高效的低维嵌入特征池 卷积...
卷积核的参数一般分为4个:卷积核的大小(Kernel Size)、步幅(Stride)、边界扩充(Padding)和输入与输出通道(Channel)。 卷积核的大小定义了卷积核的感受野。之前也提到过,感受野越大,使用的像素点邻域越大,能提取到的信息越多,卷积核就越有效,提取到的特征就越优秀。但是感受野增大也代表着计算量的增大,在深度网络...
卷积核(kernel):也被叫做滤波器(filter),假设卷积核的高和宽分别为$k_h$和$k_w$,则将称为$k_h\times k_w$卷积,比如$3\times5$卷积,就是指卷积核的高为3, 宽为5。卷积核中数值为对图像中与卷积核同样大小的子块像素点进行卷积计算时所采用的权重。 卷积计算(convolution):图像中像素点具有很强的空...
Y_hat = conv2d(X) # 对初始化数据X 进行卷积操作,卷积核kernel_size=(1,2) l = (Y_hat - Y) ** 2 # 计算损失值 conv2d.zero_grad() # 对卷积核进行梯度清零 l.sum().backward() # 损失值反向传播 conv2d.weight.data[:] -= 3e-2 * conv2d.weight.grad # 对卷积核值进行更新学习 if ...
【深度学习基础】 卷积层卷积核 (Convolution Kernel)由来原理场景示例详解 源自专栏《Python床头书、图计算、ML目录(持续更新)》1. 由来 卷积核(Convolution Kernel)是卷积神经网络(CNN)中的核心组件之一。…
卷积核(kernel),也叫卷积矩阵(convolution matrix)或者掩膜(mask),本质上是一个非常小的矩阵,最常用的是 3×3 矩阵。主要是利用核与图像之间进行卷积运算来实现图像处理,能做出模糊、锐化、凹凸、边缘检测等效果。 卷积运算 卷积在通俗上理解是把原始矩阵中的每一个元素,都与其相邻的元素根据卷积核的权重分布做加权...
1 单通道数据的二维卷积2 多通道数据的卷积运算3 多卷积核的卷积运算, 视频播放量 50163、弹幕量 137、点赞数 1555、投硬币枚数 821、收藏人数 2512、转发人数 341, 视频作者 编程八点档, 作者简介 学编程,有我在,别害怕。收看编程八点档,土鸡也能变凤凰。,相关视频:7
参数通常指网络中的权重和偏置，是学习过程中需要优化的部分。2. 网络结构 2.1 卷积层 卷积层用于处理像图片这样的空间数据。它通过卷积核在输入数据上滑动，提取特征，生成特征图。2.2 卷积核 卷积核是卷积层中的一组权重，用于检测图像中的局部特征，如边缘或纹理。2.3 特征图 特征图是卷积核应用于输入数据...
1、优化卷积核技术 在实际的卷积训练中,为了加快速度,常常把卷积核裁开。比如一个3x3的卷积核,可以裁成一个3x1和1x3的卷积核(通过矩阵乘法得知),分别对原有输入做卷积运算,这样可以大大提升运算的速度。 原理:在浮点运算中乘法消耗的资源比较多,我们目的就是尽量减少乘法运算。
在原有的卷积层中是使用单个尺寸的卷积核对输入数据进行卷积操作,生成若干个feature map。 而多通道卷积的变化就是,在单个卷积层中加入若干个不同尺寸的过滤器,这样会使生成的feature map特征更加多样性。 接下来我会演示一个例子,仍然是改写第十三节对cifar10数据集分类的例子,我们为网络的卷积层增加不同尺寸的卷...