为了满足路线图的最终目标,作者在卷积后去除Self-Attention 层,形成一个由 2 个 3×3 卷积组成的 Basic Block,其他块设计暂时保持不变,如图 2 所示。 图2:本文基于 3×3 卷积的 Basic Block。3×3 卷积构建的 Basic Block 更简单,硬件支持更好,是高吞吐量的关键 目前,基于 3×3 卷积实现的有 3 种主流...
首先我们看一下3D CNN是如何对时间维度进行操作的,如图二所示,我们将时间维度看成是第三维,这里是对连续的四帧图像进行卷积操作,3D卷积是通过堆叠多个连续的帧组成一个立方体,然后在立方体中运用3D卷积核。在这个结构中,卷积层中每一个特征map都会与上一层中多个邻近的连续帧相连,因此捕捉运动信息。 图二 注:3D卷...
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...
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...
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，...
3*3卷积核实例 Which are the most used 3x3 convolution kernels/matrices? Which kernel is used for averaging, applying blur or smooth effect, do sharpening or for the emboss effect? Which kernels can be used to detect edges, calculate the gradient or the smoothed gradient?
保证具有相同感知野的条件下,提升了网络的深度,在一定程度上提升了神经网络的效果。 比如,3个步长为1的3×33\times33×3卷积核的一层层叠加作用可看成一个大小为7的...\times33×3卷积层。这样我们就可以用两个3×33\times33×3卷积级联(叠加)起来代替一个5×55\times55×5卷积。 具体如下 ...
3层-CNN卷积神经网络预测MNIST数字 本文创建一个简单的三层卷积网络来预测 MNIST 数字。这个深层网络由两个带有 ReLU 和 maxpool 的卷积层以及两个全连接层组成。 MNIST 由 60000 个手写体数字的图片组成。本文的目标是高精度地识别这些数字。 具体实现过程 导入 ten
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...