多层具有小尺寸卷积核的卷积层级联与一个具有大尺寸卷积核的卷积层相比,可以增加激励函数的运算次数,所以能够引入更多的非线性,来起到隐式正则化的作用。另外,多个卷积层级联与单个卷积层相比,能对原图提取出深层的更好的特征,这也是现如今网络做的越来越深的一部分原因。 多层具有小尺寸卷积核的卷积层级联相比一个...
方法介绍:卷积神经网络定义了一个非常强大的模型类,但仍受限于以计算和参数高效的方式对输入数据空间不变性的缺乏。在这项工作中,作者引入了一个新的可学习模块,即空间转换器,它明确允许网络内数据的空间操作。这个可微分模块可以插入现有的卷积架构中,使神经网络能够主动根据特征映射本身在空间上转换特征映射,而不需要...
为了解决这个问题,研究者们提出了三维卷积神经网络(3D CNN),而3D Backbone则是这种网络的核心组件。 一、3D Backbone概述 3D Backbone是一种基于三维卷积操作的特征提取器,它能够有效地从三维数据中提取空间和时间特征。与传统的二维卷积不同,三维卷积可以在三个维度(高度、宽度和深度)上进行操作,因此更适合处理三维...
现代卷积神经网络[30,33, 34, 32, 9,10]通常由具有相同结构的重复构建块组成。其中,最先进的网络(如Xception [3]和ResNeXt [40])将高效的深度可分离卷积或分组卷积引入构建块中,从而在表示能力和计算成本之间取得了良好的权衡。然而,我们注意到这两种设计都没有充分考虑1×11×1卷积(在[12]中也称为逐点卷积...
1.探究卷积神经网络中的冗余性,并介绍如何通过改进网络结构减少冗余计算量; 2.通过引入动态预测方法,提升网络的推理效率; 3.介绍一种新的剪枝方法及卷积结构,训练面向移动端的轻量卷积网络; 分享开始 大家好我是黄高,现在在康奈尔大学做博士后,今天非常感谢雷锋网邀请做本场gair大讲堂,今天给大家介绍怎么设计高效的...
CNN由卷积层、池化层、全连接层三部分构成,它们各自的作用如下: 卷积层(Convolutional Layer):卷积层负责提取图像中的局部特征。 池化层(Pooling Layer):池化层负责大幅降低参数量级,在保留重要特征信息的同时,降低计算复杂度。 全连接层(Fully Connected Layer):全连接层类似传统神经网络的作用,根据卷积层和池化层处...
不久之前,Wenzhe Shi 等人在 arXiv 上发表了一篇名为《通过高效的子像素卷积神经网络实现实时的单一图像和视频超分辨率(Real-Time Single Image and Video Super-Resolution Using an Efficient Sub-Pixel Convolutional Neural Network)》的论文,机器之心海外分析师团队从多个方面对其做了解读。
随着深度学习的迅速发展,卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,CNNs)已成为计算机视觉领域的主要工具。然而,随着模型规模的增大和数据集的增加,训练和推理过程中的计算复杂性也不断增加。为了提高模型效率,Google团队提出了一种名为Inception-net的高效卷积神经网络结构。本文将深入探讨Inception-net的原理、设计思想以...
AI 科技评论按:卷积神经网络则是深度学习最具代表性的模型,在计算机视觉和自然语言翻译等领域有着极其广泛的应用。随着精度以及复杂度的逐步提升,卷积网络的推理效率问题越来越明显的成为制约其在实际应用中的瓶颈。 在近期 GAIR 大讲堂上,来自康奈尔大学的博士后黄高做了一场主题为「高效卷积神经网络的结构设计与探索...
卷积神经网络的核心是卷积层、池化层和全连接层。卷积层是最重要的一层，它通过一组可训练的卷积核来扫描输入张量，提取出一些特定的特征。池化层可以进一步地减少特征图的大小，从而降低计算复杂度，防止过拟合。全连接层则负责将特征图转化为分类结果。这个过程中，我们可以使用一些优化技术，例如Dropout、Batch ...