“最大的局部”和“全局”这两个概念其实是等价的,因此卷积层替换全连接层是可行的。 2.全连接层到卷积层的转换: 下图显示了AlexNet卷积化的过程,假设执行特征提取的卷积层的最后一层输出为256*7*7,得到后面的4096个神经元;那么改为用7*7的卷积核对该256*7*7的输出特征图做卷积,也可以获得4096*1*1的向量。
步长(stride)为1,没有填补(padding),输出通道数4096的卷积层等效表示,其输出为1x1x4096和全连接层等价。后续的全连接层可以用1x1卷积等效替代。 简而言之,全连接层转化为卷积层的规则是:将卷积核大小设置为输入的空间大小。 全卷积代替全连接的好处是什么?/ 为什么卷积层可以“代替”全连接层? 使得网络可以接受...
1 X 1卷积层:等价于全连接 不识别空间模式,只是融合通道。 二维卷积层 结构: 计算复杂度 Q&A: 性能:计算性能、模型性能 padding 0 并不会影响计算结果 bias是有用的,但是不大(batch norm会减小bias的影响)。 经典卷积核是怎么得出来的?(锐化、模糊) 2d卷积:矩阵 c*h*w 3d卷积:张量 c*h*w*d,卷积核是...
（4）全局平均池化的确可以代替全连接层，但是它忽略了特征图中每个位置的信息，可能导致损失精度。使用全...
2.1 卷积:单通道形式 2.2 卷积:多通道形式 3. 3D卷积 4. 1 x 1卷积 5. 卷积运算 6. 转置卷积(反卷积) 6.1 Checkerboard artifacts 7. 扩张卷积(空洞卷积) 8. 可分离卷积 8.1 空间可分离卷积 8.2 深度可分离卷积 9. 扁平卷积(Flattened Convolution) 10. 分组卷积(Grouped Convolution) 10.1 分组卷积与深...
第二章 预备知识整装待发:1-图像卷积 11:37 2-卷积和步长的巧妙配合 06:37 3-人工卷积核产生的效果 03:15 4-Yolov4里的卷积例子 03:55 5-最大池化操作 05:33 6-全连接层讲解 06:20 7-卷积神经网络VGG16_01 06:30 8-卷积神经网络VGG16_02 10:37 9-1X1卷积核的用处01 08:25 10...
L14.4.1- 用卷积层代替最大池化 08:20 L14.4.2- PyTorch 中的全卷积网络 08:17 L14.5- 卷积而不是全连接层 14:33 L14.6.1- 迁移学习 07:39 L14.6.2- PyTorch 中的迁移学习 11:36 L15.0- 循环神经网络简介【课程概述】 03:59 L15.1- 处理文本数据的不同方法 15:58 L15.2- 使用 RNN...
4.定义全连接神经网络(多层感知机)(若是CNN卷积神经网络,则在网络中添加几个卷积层即可) 1classMLP(nn.Module):2def__init__(self):3super(MLP, self).__init__() #CNN网络就是加几个卷积层,再修改fc1的输入为16*5*5 #self.conv1 = nn.Conv2d(3, 6, 5)#self.pool = nn.MaxPool2d(2, 2...
#跨维度需要stride=2,shortcut也需要1*1卷积扩维 layers.append(ResidualBlock(inchannel,outchannel)) #添加剩余nums-1层 for...发布者:全栈程序员栈长,转载请注明出处:https://javaforall.cn/185104.html原文链...