Dilated/Atrous conv 空洞卷积/多孔卷积,又名扩张卷积(dilated convolutions),向卷积层引入了一个称为 “扩张率(dilation rate)”的新参数,该参数定义了卷积核处理数据时各值的间距。该结构的目的是在不用pooling(pooling层会导致信息损失)且计算量相当的情况下,提供更大的感受野 在空洞卷积中有个重要的参数叫rate...
data_format:输入数据格式,默认为channels_last ,即 (batch, height, width, channels),也可以设置为channels_first 对应 (batch, channels, height, width). dilation_rate:微步长卷积,这个比较复杂一些,请百度. activation:激活函数. use_bias:Boolean型,是否使用偏置项. kernel_initializer:卷积核的初始化器. bi...
来源 dilation_rate为一个可选的参数,默认为1,这里我们可以先不管它。 整理一下,对于“VALID”,输出的形状计算如下: new_height=new_width=⌈(W–F+1)/S⌉ 对于“SAME”,输出的形状计算如下: new_height=new_width=⌈W/S⌉ 其中,W为输入的size,F为filter为size,S为步长,⌈⌉为向上取整符号 总...
If padding == "VALID": output_spatial_shape[i] = ceil((input_spatial_shape[i] - (spatial_filter_shape[i]-1) * dilation_rate[i]) / strides[i]). 上面的公式给出了输出维数的计算方法,具体到前文提到的论文中的例子,池化层的input_spatial_shape就是10,stride是2,spatial_filter_shape是3,dila...
空洞卷积(atrous convolutions)又名扩张卷积(dilated convolutions),向卷积层引入了一个称为 “扩张率(dilation rate)”的新参数,该参数定义了卷积核处理数据时各值的间距。 该结构的目的是在不用pooling(pooling层会导致信息损失)且计算量相当的情况下,提供更大的感受野。 顺便一提,卷积结构的主要问题如下:(1)池...
dilation_rate: 微步长卷积,这个比较复杂一些,请百度. activation: 激活函数. use_bias: Boolean型,是否使用偏置项. kernel_initializer: 卷积核的初始化器. bias_initializer: 偏置项的初始化器,默认初始化为0. kernel_regularizer: 卷积核化的正则化,可选. ...
dilation_rate为一个可选的参数,默认为1,这里我们先不管。 整理一下,对于VALID,输出的形状计算如下:
dilation_rate为一个可选的参数,默认为1,这里我们可以先不管它。 整理一下,对于“VALID”,输出的形状计算如下: 参考<https://cloud.tencent.com/developer/article/1012365> 第2种解说:利用tf.nn.conv2d示例来理解 strides, padding效果 这里先再简单重复一下tf.nn.conv2d使用,其基本参数的使用规范同样也适用于...
dilation_rate为一个可选的参数,默认为1,这里我们可以先不管它。 整理一下,对于“VALID”,输出的形状计算如下:
dilation_rate=(1, 1), activation=None, use_bias=True, kernel_initializer=‘glorot_uniform’, bias_initializer=‘zeros’, kernel_regularizer=None, bias_regularizer=None, activity_regularizer=None, kernel_constraint=None, bias_constraint=None, ...