pooling、relu、convolution的反向传播 1.pooling的反向传播: https://blog.csdn.net/qq_21190081/article/details/72871704 pooling反向传播的原则:pooling的值和上一层对应的区域的loss(或者梯度)之和保持不变 mean pooling:把梯度平均分给4个值.如果4个位置都是这个值,梯度要爆炸. max pooling:把梯度给最大的那...
1.pooling的反向传播: pooling反向传播的原则:pooling的值和上一层对应的区域的loss(或者梯度)之和保持不变 mean pooling:把梯度平均分给4个值.如果4个位置都是这个值,梯度要爆炸. max pooling:把梯度给最大的那个值,其他值的梯度为0.caffe用max_idx_来记录最大值的id. 2.relu的反向传播: relu的公式: relu...
计算加权和:对于每个滑动位置,将窗口内元素与卷积核对应位置的元素相乘后求和,并加上偏置项(如果有的话),得到输出特征图上对应位置的元素值。 添加激活函数:通常,卷积操作后会接一个激活函数(如ReLU),以增加网络的非线性特性。 二、池化 什么是池化(Pooling)?池化是卷积神经网络中的一种下采样操作。它通过对输入...
CNN(卷积神经网络)最核心的两大操作就是卷积(Convolution)和池化(Pooling)。卷积用于特征提取,通过卷积核在输入数据上滑动计算加权和;池化用于特征降维,通过聚合统计池化窗口内的元素来减少数据空间大小。 Convolution And Pooling 一、卷积(Convolution) 卷积(Convolution):卷积是一种数学运算,在CNN中,它通过滑动窗口(也...
【ncnn】源码阅读理解(八)——convolution | relu | max_pooling | split | concat,前面解读darknet的时候,说明darkent在cpu上计算卷积的时候是转换成矩阵的乘法,具体的操作是:1.通过img2col操作将网络操作的输入数据转换成行矩阵;2.将卷积核转列矩阵。然后计算两个两
卷积的源码位于convolution.h和convolution.cpp这两个文件。卷积与前面看的relu和pooling不同,他是有权重的layer,因此我们这次要看三个方法:load_param(FILE* paramfp)、load_model(FILE* binfp)以及forward(const Mat& bottom_blob, Mat& top_blob)。
pointwise卷积。 基本模块: 模型定义如下(其中s2表示步长stride=2下采样,5x即有5倍的,3x3xN dw表示depthwise separable深度可分离卷积,其步骤depthwithconvolution卷积核为3;除最后几层外,每个卷积后跟BN和RELU): 论文地址 智能推荐 全局平均池化(Golbal Average Pooling)与Concatenate层 ...
1 x 1卷积 卷积运算（Convolution Arithmetic）转置卷积（反卷积，checkerboard artifacts）扩张卷积（空洞...
CNNs have several layers, the most common of which are convolution, ReLu, and pooling. Convolution layers act as filters—each layer applies a filter and extracts specific features from the image. These filter values are learned by the network when the network is trained. The initial layers ty...
pool proj表示嵌入的max-pooling之后的projection layer中1x1滤波器的个数; reduction 和projection layer都要用ReLU; 包含22个带参数的层(考虑pooling层就是27层) 如果给网络中间的层增加一些辅助分类器,则它们生成的特征会很有区分性,它们以convNet的形式放在Inception(4a)和Inception(4b)的输出上,其损失计算方式:...