所以在这中定义卷积运算时,跳过了这个镜像操作。从技术上讲,实际上做的,在前面使用的操作,有时被称为互相关(cross-correlation)而不是卷积(convolution)。但在深度学习文献中,按照惯例,将这(不进行翻转操作)叫做卷积操作。 总结来说,按照机器学习的惯例,通常不进行翻转操作。从技术上说,这个操作可能叫做互相关更好。
深度可分离卷积(depthwise separable convolutions) 深度可分离卷积depthwise separable convolution是由depthwise(DW)和pointwise(PW)两个部分结合起来,用来提取特征feature map。 需要注意的是,深度可分离卷积和正常(标准)卷积是等效的。 废话不多说,直接上个图。 图中(a)表示的是标准卷积,假设输入特征图尺寸为,卷积...
所以我们在这定义卷积运算时,我们跳过了这个镜像操作。从技术上讲,我们实际上做的,我们在前面视频中使用的操作,有时被称为互相关(cross-correlation)而不是卷积(convolution)。但在深度学习文献中,按照惯例,我们将这(不进行翻转操作)叫做卷积操作。 总结来说,按照机器学习的惯例,我们通常不进行翻转操作。从技术上说,...
什么是strided convolution？跨步卷积，即卷积时并不是简单的逐步卷积：而是跨步，比如跨两步，即如果上...
Fractionally Strided Convolution 上面也提到过反卷积有时候也被叫做Fractionally Strided Convolution,翻译过来大概意思就是小数步长的卷积。对于步长 s>1s的卷积,我们可能会想到其对应的反卷积步长 s′<1。 如下图所示为一个参数为 i=5,k=3,s=2,p=1的卷积操作(就是第一张图所演示的)所对应的反卷积操作。对...
fractional-strided convolutionsFractional-strided convolution,分数阶卷积,也称为转置卷积或反卷积,是一种用于深度学习和计算机视觉的技术,用于对输入图像进行上采样或辨率。与执行下采样的常规卷积层不同,分数步幅卷积层执行上采样。在常规卷积层中,我们有一组在输入图像上滑动的过滤器,并且对于每个位置,它们在过滤...
我自己用的时候发现使用pooling未必有strided convolution好。相对于max(average) pooling这种先验的规则,我觉得是不是让strided convolution来学习pooling的规则更好? 2017-12-06 回复喜欢 clks-wzz Phoenix Cat 跟pooling比有点儿欺负人~,dilated确实有用 2017-12-07 回复喜欢 Phoenix Cat clks-...
所以在這中定義卷積運算時,跳過了這個映象操作。從技術上講,實際上做的,在前面使用的操作,有時被稱為互相關(cross-correlation)而不是卷積(convolution)。但在深度學習文獻中,按照慣例,將這(不進行翻轉操作)叫做卷積操作。 總結來說,按照機器學習的慣例,通常不進行翻轉操作。從技術上說,這個操作可能叫做互相關更好...
I also tried doing the convolution by slicing, but that performs even worse than both algorithms... In summary I want to either know if there is a way to efficiently stride in the first algorithm, or to fix the second one. Thank you. ...
fractional-strided convolution：反卷积有时候也被叫做Fractionally Strided Convolution，翻译过来⼤概意思就是⼩数步长的卷积。对于步长 s>1的卷积，我们可能会想到其对应的反卷积步长 s′<1。对于反卷积操作的⼩数步长我们可以理解为：在其输⼊特征单元之间插⼊ s−1 个0，插⼊0后把其看出是新的特征...