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...
MobileNet 和 ShuffleNet通过引入深度可分离卷积 (Depthwise Convolution) 与混洗操作 (Shuffle Operation) 来构建高效的CNN,但其余1 \times1卷积层仍将占用大量内存和FLOPs。 假设输入特征是X\in\mathbb{R}^{c\times h\times w},卷积核表示为f\in\mathbb{R}^{c\times k\times k \times n},输出特征是Y\i...
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,...
经典卷积神经网络之LeNet-5网络模型 上一章节我们讲述了对手写数字识别的网络设计,我们并没有使用卷积神经网络,但是也得到了一个不错的准确率,那我们试想一下,如果将卷积神经网络应用于数字识别,那效果会不会更好呢?好,我们这一节将讲述第一个经典的卷积神经网络,它的名字叫做LeNet-5. LeNet-5卷积网络模型...
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...
以第一层卷积层为例,输入数据仍然是 32×32×3(宽度 × 高度×深度)的,并不会将其延展成一个列向量,这样可以保持图像的空间结构(spatial structure)。 与输入相连的神经元权重不再是 w 的一个行向量(3072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 5×5×3 的滤波器 w。
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 ...