【步长(Stride)】 滑动卷积核时,我们会先从输入的左上角开始,每次往左滑动一列或者往下滑动一行逐一计算输出,我们将每次滑动的行数和列数称为Stride,在之前的图片中,Stride=1;在下图中,Stride=2。 卷积过程中,有时需要通过padding来避免信息损失,有时也要在卷积时通过设置的步长(Stride)来压缩一部分信息,或者使...
采用stride为2的池化层,如Max-pooling或Average-pooling,目前通常使用Max-pooling,因为它计算简单且最大响应能更好保留纹理特征; 采用stride为2的卷积层,下采样的过程是一个信息损失的过程,而池化层是不可学习的,用stride为2的可学习卷积层来代替pooling可以得到更好的效果,当然同时也增加了一定的计算量。 (突然想到...
我们将每次滑动的行数和列数称为步幅(stride)。 目前我们看到的例子里,在高和宽两个方向上步幅均为1。我们也可以使用更大步幅。图2展示了在高上步幅为3、在宽上步幅为2的二维互相关运算。可以看到,输出第一列第二个元素时,卷积窗口向下滑动了3行,而在输出第一行第二个元素时卷积窗口向右滑动了2列。当卷积...
滑动卷积核时,我们会先从输入的左上角开始,每次往左滑动一列或者往下滑动一行逐一计算输出,我们将每次滑动的行数和列数称为Stride,在之前的图片中,Stride=1;在下图中,Stride=2。 卷积过程中,有时需要通过padding来避免信息损失,有时也要在卷积时通过设置的步长(Stride)来压缩一部分信息,或者使输出的尺寸小于输入...
由两个卷积层,两个池化层,两个全连接层组成。卷积核都是5×5,stride=1,池化层使用maxpooling。 2. AlexNet 模型共八层(不算input层),包含五个卷积层、三个全连接层。最后一层使用softmax做分类输出 AlexNet使用了ReLU做激活函数;防止过拟合使用dropout和数据增强;双GPU实现;使用LRN。
1.采用stride为2的池化层,如Max-pooling或Average-pooling,目前通常使用Max-pooling,因为它计算简单且最大响应能更好保留纹理特征; 2.采用stride为2的卷积层,下采样的过程是一个信息损失的过程,而池化层是不可学习的,用stride为2的可学习卷积层来代替pooling可以得到更好的效果,当然同时也增加了一定的计算量。 (...
由两个卷积层,两个池化层,两个全连接层组成。卷积核都是5×5,stride=1,池化层使用maxpooling。 2. AlexNet 模型共八层(不算input层),包含五个卷积层、三个全连接层。最后一层使用softmax做分类输出 AlexNet使用了ReLU做激活函数;防止过拟合使用dropout和数据增强;双GPU实现;...
步长(Stride):卷积核遍历特征图时每步移动的像素,如步长为1则每次移动1个像素,步长为2则每次移动2个像素(即跳过1个像素),以此类推。步长越小,提取的也在会更精细。 填充(Padding):处理特征图边界的方式,一般有两种,一种是“Valid”,对边界外完全不填充,只对输入像素执行卷积操作,这样会使输出特征图像尺寸变得...
在卷积神经网络(CNN)中,"步长"(stride)是一个重要的概念。步长描述的是在进行卷积操作时,卷积核在输入数据上移动的距离。在两维图像中,步长通常是一个二元组,分别代表卷积核在垂直方向(高度)和水平方向(宽度)移动的单元格数。例如,步长为1意味着卷积核在每次移动时,都只移动一个单元格,这就意味着卷积核会遍历...
分层结构自然避免不了下采样,ResNet 的下采样是使用 Conv 3x3 ,stride 2 来实现下采样,ConvNeXt 升级了一下,学习 Swin 在两个 stage 之间添加一层下采样层,但是发现训练不稳定,解决办法就是加了点 LN 层 Show 代码环节 定义基础点的东西,比如初始化,Identity ConvNeXt Block LayerNorm ConvNeXt 组网 PASSL ...