2. 这样,一般卷积可以用Fig2(a)表示,黄色表示生成的diversity,红色则是冗余。 3. ghost的想法就是先把 input 通过一个通道数(m<n)比原conv通道小的卷积,生成一个diversity图谱,再将生成的diversity图谱通过 group conv 生成冗余图谱,最后在通道上做concat得到最终的特征图谱。 4.上面这么做的好处就是能大大降低...
输入和输出通道数(Input & Output Channels):卷积核的输入通道数(in depth)由输入矩阵的通道数所决定;输出矩阵的通道数(out depth)由卷积核的输出通道数所决定。每一层卷积有多少channel数,以及一共有多少层卷积,这些暂时没有理论支撑,一般都是靠感觉去设置几组候选值,然后通过实验挑选出其中的最佳值。这也是现在...
filter的shape为1 x 1,stride = 1,padding = 0,假如input为32 * 32 * 3,那么output shape = (32 - 1) / 1 + 1 = 32,换言之,它并没有改变原来的shape,但是filter的数量可以决定输出通道,所以,1 x 1的卷积目的是改变输出通道。可以对输出通道进行升维或者降维,降维之后乘上的参数数量会减少,训练会...
conv : [input_channel,output_channel, (filter_height, filter_width), stride] input_channel,默认是1,output_channel表示使用的filter个数,filter_height自定义,filter_width取word embedding的大小. 数据输入的维度:[batch_size, in_channel, height, width] 输入数据:[batch_size,1,3, 2] ,其中,in_chann...
输入和输出通道数(Input & Output Channels):卷积核的输入通道数(in depth)由输入矩阵的通道数所决定;输出矩阵的通道数(out depth)由卷积核的输出通道数所决定。每一层卷积有多少channel数,以及一共有多少层卷积,这些暂时没有理论支撑,一般都是靠感觉去设置几组候选值,然后通过实验挑选出其中的最佳值。这也是现在...
Output层也是全连接层,采用RBF网络的连接方式(现在主要由Softmax取代,如下示例代码),共有10个节点,分别代表数字0到9(因为Lenet用于输出识别数字的),如果节点i的输出值为0,则网络识别的结果是数字i。 如下Keras复现Lenet-5: 代码语言:javascript 复制
作为 4 维数据,滤波器的权重数据要按(output_channel, input_channel, height, width)的顺序书写。 3. 术语 特征图(feature map):卷积层的输入输出数据。输入数据称为输入特征图,输出数据称为输出特征图。 卷积(convolution):滤波器上的元素和输入的窗口数据对应元素进行相乘并累加求和。
CNN每一层参数的个数 一个cnn的input层共有32个channel,第五章卷积神经网络(CNN)5.1卷积神经网络的组成层在卷积神经网络中,有3种最主要的层:卷积运算层池化层全连接层一个完整的神经网络就是由这三种层叠加组成的。结构示例拿CIFAR-10数据集举例,一个典型的该数据集上
我感觉group conv本身应该就大大减少了参数,比如当input channel为256,output channel也为256,kernel size为3*3,不做group conv参数为256*3*3*256,若group为8,每个group的input channel和output channel均为32,参数为8*32*3*3*32,是原来的八分之一。这是我的理解。
真实的CNN过程，就是不断扫描，同时特征通道数不断增加，就是下图越变越厚的意思。为什么要增加特征通道...