importtorchimporttorch.nnasnn# 深度卷积模块'''设置分组卷积参数:输入通道数:in_ch(必须是分组数groups的整数倍);输出通道数:out_ch(必须是分组数groups的整数倍);卷积核:3*3;步长:1;填充:无;分组数:groups;groups=in_ch=out_ch'''classDepthwise_Conv(nn.Module):def__init__(self,in_ch,out_ch,gr...
代替1乘1卷积的操作 首先,可以使用全连接层来代替1乘1卷积操作。全连接层可以实现类似的通道数和特征图深度的调整,但是全连接层会引入更多的参数,增加模型复杂度。因此在一些情况下,全连接层可能不是最佳的替代方案。 其次,可以使用深度可分离卷积来代替1乘1卷积操作。深度可分离卷积可以有效地减少参数数量,提高模型...
图像矩阵、卷积核和输出特征图示例如图2-1所示,卷积层旨在从输入图像中提取特征,即得到输出特征图。在此过程中,卷积层通过使用卷积核对该层的输入执行卷积操作,卷积操作的实现过程如图2-2所示。为了方便读者理解,给定一个二维输入特征图和一个卷积核,它们的尺寸分别为6×6和3×3,卷积层将3×3的卷积核与输入特征...
j]=np.sum(image[i:i+kernel_row,j:j+kernel_col]*kernel)returnoutput# 定义一个输入图像和卷积核image=np.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]])kernel=np.array([[1,0,-1],[1,0,-1],[1,0,-1]])# 进行卷积操作
f\left(x_{i-1}\right)然后被展平为H_{i} W_{i} \times C_{i},并通过LayerNorm行归一化,以输入到后续Transformer块中。卷积token嵌入 层使得我们可以通过改变卷积操作的参数来调整token特征维度和每个阶段的token数量。以这种方式,在每个阶段中,我们可以逐步减少token序列长度,同时增加token特征维度。这使得to...
一、梯度下降和梯度的介绍1、定义梯度:是一个向量,导数+变化量快的方向(学习的前进方向)。在机器学习里,有一个机器学习模型f,为 f(z,w)=Y(不是完整公式,这里只做示意): 梯度下降:指的是更新上面的w的过程,即算出导数,作用是算出梯度,并更新w.常见的导数计算:多元函数求偏导: 计算图:把数据和操作通过...
神经网络中的全连接层 | 全连接的核心操作是矩阵乘法,本质上是把一个特征空间线性变换到另一个特征空间。实践中通常是把特征工程(或神经网络)提取到的特征空间映射到样本标记空间,参数w相当于做了特征加权。 由于这个特性,在 CNN 中,FC 常用作分类器,即在卷积、池化层后加 FC 把特征变换到样本空间。而卷积可以...
1. 卷积的实际计算过程:假设样本的维度为N, C, H, W, 卷积的维度为F, C, H, W, F表示有几个卷积核, C表示卷积的通道,每一个卷积都与每个特征图做一次卷积操作,即对应位置相乘操作,因此样本的通道和卷积的通道必须是相同的,最后将3个通道相乘的结果,进行加和,最后加上一个b,获得一个特征图, 卷积后...
对矩阵进行卷积操作，前提是卷积模板必须是对称矩阵 clear all clc %进行卷积操作，前提卷积模板必须是对称矩阵 h=[0 -1 0;-1 5 -1;0 -1 0];%模板窗口3*3 a=[200 201 202 202;202 203 205 204;205 210 211 212];%待处理矩阵 c=zeros(size(a,1),size(a,2));%操作后的矩阵 %% %对矩阵a...
7.4卷积填充padding操作, 视频播放量 2061、弹幕量 2、点赞数 26、投硬币枚数 6、收藏人数 23、转发人数 10, 视频作者 白话先生NIT, 作者简介 耕耘于计算机与大数据数十年,相关视频:7.5多通道多卷积核,7.3单通道卷积核及步长stride,4.5多层感知机,8.10LSTM反向传播及代