卷积层的输入可以是同时输入多个矩阵,每个矩阵称为通道。输入的特征图和卷积核的形状用(通道,宽,高)表示。例如对于一个(4,4,4)的输入特征图,卷积核的大小是(4,3,3),输出的特征图是(1,2,2)。 这4个3x3的矩阵构成一个卷积核,输出一张特征图。如果需要n张特征图,那就要设置n个(4,3,3)的卷积核。 这...
以stride=1,padding=0我们来看看为何。 我们首先看一下采用5*5卷积的方案。 假设图像大小为n*n,采用5*5的卷积核其输出为(n-5)/1+1=n-4。 我们再看一下采用3*3卷积的方案。 同样图像大小为n*n,第一次卷积后输出为(n-3)/1+1=n-2,第二次卷积后输出为(n-2-3)/1+1=n-4。 从上面的图可以看...
比如两层3*3小卷积核的堆叠感知野和5*5的卷积核感知野一样大，而三层3*3的卷积核的感知野和7*7...
本文收录在 无痛的机器学习第一季。上回说完了卷积层的线性部分,这次来聊聊非线性部分。其实在此之前我们在聊全连接层的时候就已经说过两个非线性部分的函数: Sigmoid Tanh 而且进入了深度网络学习的过程中,前…
表示第i个3x3卷积层的第j个核,L代表3x3卷积层的个数,max和abs代表逐像素的求最大值和取绝对值操作,所以平均核矩阵可以计算为: 其中, 我们在Figure6(a)和Figure6(b)上给出了经过正常训练的ResNet56和融合了ACNet的A值。某个网格的数值和颜色表示该参...
加强网络的非线性特征提取能力和减少过拟合等。1、加强网络的非线性特征提取能力：多个3x3卷积层可以使网络的学习更加深入和充分，提高网络的特征提取能力。2、减少过拟合：通过在多个3x3卷积层之间添加批量归一化层、残差连接等方法，可以有效地减少网络的过拟合现象。
表示第i个3x3卷积层的第j个核,L代表3x3卷积层的个数,max和abs代表逐像素的求最大值和取绝对值操作,所以平均核矩阵可以计算为: 其中, 我们在Figure6(a)和Figure6(b)上给出了经过正常训练的ResNet56和融合了ACNet的A值。某个网格的数值和颜色表示该参数在所有位置上平均重要性。从Figure5(a)看出正常训练的Re...
卷积神经网络原理及其C++/Opencv实现(2) 我们知道,信号在神经网络中的传播方向分为正向传播与反向传播: (1)正向传播:输入信号按顺序通过神经网络的每一层,一直从输入端达到最后的输出端,然后作为最终输出信息输出。 (2)反向传播:训练数据时,由于神经网络的参数是根据输出信号与标签的误差信息来调节的,因此需要将其误...
1*1卷积层的简单理解 在很多模型中都会有一些1∗11*11∗1的卷积层,打眼一看感觉这些layer很鸡肋,不知道放在模型里能起到什么作用。但深入理解一下就能发现,1*1的卷积是非常有用的,可以很灵活地控制特征图的深度,并能起到减少参数量的作用。 本文就基于个人粗浅的理解,简单讨论一下1*1卷积的作用。 1. 升...
用两个7*7*3的3D卷积核对5个channels分别进行卷积,获得两个系列,每个系列5个channels(7* 7表示空间维度,3表示时间维度,也就是每次操作3帧图像),同时,为了增加特征maps的个数,在这一层采用了两种不同的3D卷积核,因此C2层的特征maps数量为:(((7-3)+1)* 3+((6-3)+1)* 2)* 2=23* 2。这里右乘的...