SLak并没有直接暴力的简单吧RepLKNet的31x31卷积核增加到61x61，而是进行了上面结构的更改，基于两个观...
Ghost模块具有两个超参数,也就是,s用于生成m = n / s个内在特征图,以及用于计算幻影特征图的线性运算的d\times d(即深度卷积核的大小)。作者测试了这两个参数的影响。 如图5上图所示,首先,作者首先研究超参数d的作用:固定s = 2并在\{1,3,5,7 \}范围中调整d,并列出CIFAR-10验证集上的结果。作者可以...
我们证明了改进的精度(1。比传统散斑跟踪好7倍)、偏差(2。6倍)和空间分辨率(2。3倍),以及噪声鲁棒性、窗口大小独立性和计算效率。此外,该模型进行了验证与模拟几何体模。因此,在这项研究中,我们提出了一种新的基于卷积神经网络的散斑跟踪方法,具有增强的性能和鲁棒性,提供了改进的替代跟踪,同时进一步扩大了基于...
一个传统的流体动力学方法,核动态模式分解(KDMD),被用来比较LRAN。对于这两种方法,我们都进行了超参数扫描以确定最佳设置。我们使用归一化平方误差和度量对模型进行定量评估,并且我们还定性地研究了模型预测。我们得到了更准确的预测与LRAN比KDMD在最动荡的设置。我们推测,这是由于LRAN的灵活性,在学习复杂的观测数据,...
AlexNet中有使用到5×5的卷积核,而在VGGNet中,使用的卷积核 基本都是3×3,而且很多地方出现了多个3×3堆叠的现象,这种结构的优 点在于,首先从感受野来看,两个3×3的卷积核与一个5×5的卷积核是一 样的;其次,同等感受野时,3×3卷积核的参数量更少。更为重要的 是,两个3×3卷积核的非线性能力要比5×...
C1是卷积层,所用卷积核尺寸5*5,滑动步长1,卷积核数目20,所以尺寸变化是:28-5+1=24(想象为宽度为5的窗口在宽度为28的窗口内滑动,能滑多少次),输出矩阵是[20,24,24] S2是池化层,核尺寸2*2,步长2,类型是MAX,池化操作后尺寸减半,变成了[20,12,12] C3是卷积层,所用卷积核尺寸5*5,滑动步长1,卷积核数...
与输入相连的神经元权重不再是 WW 的一个行向量(30723072个参数),而是与输入数据有同样深度的滤波器(filter,也称作卷积核),比如是 5×5×35×5×3 的滤波器 ww。 这时的神经元(卷积核)不再与输入图像 xx 是全连接的,而是局部连接(local connectivity),只和 xx 中一个 5×5×35×5×3 的小区域进行全...
卷积 首先我们用一个 3 × 3 3 \times 3 3×3的核对一个 6 × 6 6 \times 6 6×6的矩阵进行卷积运算,会得到一个 4 × 4 4 \times 4 4×4的矩阵 我们把核映射到矩阵上对应相乘相加,比如 4 × 4 4 \times 4 4×4矩阵的第一个元素-5 ...
5.1.3 二维卷积的参数量和计算量 参数量 由于二维卷积的运算方式为在一个图像(或特征图)上滑动一个卷积核,通过卷积操作得到一组新的特征。所以参数量仅仅与卷积核的尺寸有关,对于一个输入矩阵X∈RM×N\mathbf X\in\Bbb{R}^{M\times N}X∈RM×N和一个滤波器W∈RU×V\mathbf W \in\Bbb{R}^{U\times...
Alec Radford,Luke Metz 和 Soumith Chintala 在名为《使用深度卷积生成对抗网络的无监督表示学习》的论文中提出了深层卷积 GAN(DCGAN),可通过以下链接获得。 朴素 GAN 通常在其网络中没有卷积神经网络(CNN)。 这是在 DCGAN 的引入下首次提出的。 我们将在第 3 章,“使用条件 GAN 进行人脸老化”中,学习如何使用...