二维卷积层常用来处理图像数据,它具有两个空间维度(高和宽)。 1.1 二维互相关运算 1.1.1 原理分析 在二维互相关运算中, 卷积窗口从左上角开始,每次向右滑动一列,直至到达最右边,然后回到最左边的列并向下滑动一行,继续重复上面的动作,直至到达右下角。当卷积窗口滑动到某一位置时,窗口中的输入子数组与卷积窗口...
1、二维互相关运算 在二维卷积层中,一个二维输入数组和一个二维核数组通过互相关运算输出一个二维数组;核数组在卷积运算中又称卷积核、过滤器、卷积窗口;输出形状取决于卷积核和输入的形状 如,二维输入数组(3X3)与二维核数组(2X2)互相关运算,产生结果是一个二维数组(2X2),卷积核按照从左往右,从上往下的顺序依次...
在二维卷积层中,一个二维输入数组和一个二维核(kernel)数组通过互相关运算输出一个二维数组。 我们用一个具体例子来解释二维互相关运算的含义。如下图所示,输入是一个高和宽均为3的二维数组。我们将该数组的形状记为3× 3 3 \times 33×3或(3,3)。核数组的高和宽分别为2。该数组在卷积计算中又称卷积核...
实际应用中，二维卷积层是将输入和卷积核做互相关运算，然后再加上一个标量偏差来得到输出。即卷积层的模型参数包括：卷积核和标量偏差。在训练模型的时候，通常先对卷积核随机初始化，然后不断迭代卷积核和偏差，对应于我们之前学的神经网络中的权重w和偏置b。下面我们根据前面自定义的互相关运算函数corr2d再自定义...
# 构造一个二维卷积层,它具有1个输出通道和形状为(1,2)的卷积核 # 第一个1是输入通道,第二个1是输出通道 conv2d = nn.Conv2d(1, 1, kernel_size=(1, 2), bias=False) print(conv2d) print(conv2d.weight) print(conv2d.bias) # 这个二维卷积层使用四维输入和输出格式(批量大小、通道、高度、宽度...
(二)二维卷积层(Conv2D) 过程是将输入数组和卷积核进行互相关运算,再加上一个标量偏差来得到输出。 class Conv2D(nn.Block): #定义二维卷积层 def __init__(self, kernel_size, **kwargs): super(Conv2D, self).__init__(**kwargs) self.weight = self.params.get('weight', shape=kernel_size) ...
卷积神经网络(\(convolutional\ neural\ network,CNN\))是含有卷积层的神经网络。本节介绍最常见的二维卷积层。它有高、宽两个维度。 1. 二维卷积运算 虽然卷积层得名于卷积(\(convolution\))运算,但通常在卷积层中使用更加直观的互相关(\(cross-correlation\))运算。
如果你还不熟悉滤波器和卷积矩阵，那么我强烈建议你多花点时间来理解卷积核。它们是二维卷积层的核心。可训练参数和偏差 可训练参数，简称“参数”，是神经网络训练时需要更新的所有参数。在Conv2d中，可训练元素是组成核的值。对于3×3的卷积核，我们有3*3=9个可训练的参数。我们可以包含偏差，也可以不包含。
二维卷积层公式二维卷积层的公式可以表示为: Hout × Wout = K × K × Cin × Cout 其中,Hout和Wout是输出特征图的像素数目,K是卷积核的宽度和长度,Cin是输入通道数,Cout是卷积核的数目,也就是输出的维度。 此外,在二维互相关运算中,卷积窗口从输入数组的最左上方开始,按从左往右、从上往下的顺序,依次在...
本实验实现了二维卷积神经网络的卷积层设置步长、填充、输入输出通道等功能。 二、实验环境 本系列实验使用了PyTorch深度学习框架,相关操作如下: 1. 配置虚拟环境 代码语言:javascript 复制 conda create-nDLpython=3.7 代码语言:javascript 复制 conda activateDL ...