卷积核可以用于图像处理和机器学习中的卷积操作。例如,在图像处理中,我们可以将3乘3的卷积核应用于一张图像上的每个像素,通过卷积操作来提取图像的特征。卷积核中的每个元素都有一个权重值,这些权重值会与输入图像中相应位置的像素值相乘,然后求和得到输出图像中对应位置的新像素值。通过改变卷积核的权重值,我们可以...
首先将轴承和齿轮复合故障信号通过连续小波变换得到振动信号的时频图,再通过小波核卷积层获得特征图,最后...
提升了网络的深度,在一定程度上提升了神经网络的效果,同时还减少了参数。而且3x3卷积核有利于更好地...
深度学习小笔记03-,3*3的卷积核为什么可以代替5*5的卷积核和7*7的卷积核以及参数怎么算,程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
小卷积核的使用妙处/为什么用3乘3的卷积核 3个kernel3相当于1个kernel7的; 2个kernel3相当于1个kernel5的; 更深(特征更多 (局部最优)),非线性层越多(使决策函数更加具有辨别能力) 参数量减少3*(3C)的平方 vs (7C)的平方 计算量也减少 3×3的9个格子,最中间的格子是一个感受野中心,可以捕获上下左右...
为什么要使用许多小卷积核(如3x 3 )而不是几个大卷积核? 这在VGGNet的原始论文中得到了很好的解释。 原因有二: 首先,您可以使用几个较小的核而不是几个较大的核来获得相同的感受野并捕获更多的空间上下文,但是使用较小的内核时,您使用的参数和计算量较少。
时过境迁,从RepLKNet到SLaK的工作已经证明了3x3小卷积的堆叠并不万能也不高效
可以发现对同样一幅图卷积,使用2个3 * 3卷积与1个5 * 5卷积得到的输出图大小是一样的,也就是说他们的感受野是一样大的,所以,可以总结出这样一个结论:2遍3 * 3卷积与1遍5 * 5卷积,特征提取能力是一样的。 那为何工业上常常用小的卷积核多次卷积去替代大卷积核一次卷积?
由于参数个数仅与卷积核大小有关,所以3*3级联卷积核占优势。 计算量对比 输入记为x,为了方便讨论假设padding=0,stride=1。此时卷积计算公式 output =( input – kernel + 2padding) / stride + 1简化为output = input – kernel + 1。 5*5卷积:有(x-5+1)* (x-5+1)个输出点,每个输出点对应5*5次...