之前一直以为卷积是二维的操作,而到今天才发现卷积其实是在volume上的卷积.比如输入的数据是channels*height*width(3*10*10),我们定义一个核函数大小为3*3,则输出是8*8.实际核函数的参数量是3*3*channels,在本例子中就是3*3*3. 举例: 假设输入的tensor是3*10*10,定义一个大小为3*3的kernel,如果进行一个conv2d操作,输出的feature map是5的话,那么这个conv2d涉及的参数数是3*3*3*5+5=140个,输出大…

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CNN从2012年的AlexNet发展至今,科学家们发明出各种各样的CNN模型,一个比一个深,一个比一个准确,一个比一个轻量.我下面会对近几年一些具有变革性的工作进行简单盘点,从这些充满革新性的工作中探讨日后的CNN变革方向. 注:水平所限,下面的见解或许有偏差,望大牛指正.另外只介绍其中具有代表性的模型,一些著名的模型由于原理相同将不作介绍,若有遗漏也欢迎指出. 一.卷积只能在同一组进行吗?-- Group convolution Group convolution 分组卷积,最早在AlexN…

卷积操作是使用一个二维卷积核在在批处理的图片中进行扫描,具体的操作是在每一张图片上采用合适的窗口大小在图片的每一个通道上进行扫描. 权衡因素:在不同的通道和不同的卷积核之间进行权衡 在tensorflow中的函数为例: conv2d: 任意的卷积核,能同时在不同的通道上面进行卷积操作. 卷积核的卷积过程是按照 strides 参数来确定的,比如 strides = [1, 1, 1, 1] 表示卷积核对每个像素点进行卷积,即在二维屏幕上面,两个轴方向的步长都是1.strides = [1, 2,…

https://www.leiphone.com/news/201709/AzBc9Sg44fs57hyY.html 推荐另一篇很好的总结:变形卷积核.可分离卷积?卷积神经网络中十大拍案叫绝的操作. 这篇总结很专业,并且很好的回答了评论中的疑问: Depthwise Separable Convolution 就是卷积加 group 吧? 这篇文章里是这么说的: 要注意的是,Group conv 是一种 channel 分组的方式,Depthwise +Pointwise 是卷积的方式,只是 S…

在看这两个函数之前,我们需要先了解一维卷积(conv1d)和二维卷积(conv2d),二维卷积是将一个特征图在width和height两个方向进行滑动窗口操作,对应位置进行相乘求和:而一维卷积则只是在width或者height方向上进行滑动窗口并相乘求和. 一维卷积:tf.layers.conv1d() tf.layers.conv1d( inputs, filters, kernel_size, strides=1, padding='valid', data_format='channels…

1.原始版本 最早的卷积方式还没有任何骚套路,那就也没什么好说的了. 见下图,原始的conv操作可以看做一个2D版本的无隐层神经网络. 附上一个卷积详细流程: [TensorFlow]tf.nn.conv2d是怎样实现卷积的? - CSDN博客 代表模型: LeNet:最早使用stack单卷积+单池化结构的方式,卷积层来做特征提取,池化来做空间下采样 AlexNet:后来发现单卷积提取到的特征不是很丰富,于是开始stack多卷积+单池化的结构 VGG([1409.1556] Very Deep…

参看:https://blog.csdn.net/ybdesire/article/details/80314925…

欢迎大家前往腾讯云+社区,获取更多腾讯海量技术实践干货哦~ 本文由forrestlin发表于云+社区专栏 导语:转置卷积层(Transpose Convolution Layer)又称反卷积层或分数卷积层,在最近提出的卷积神经网络中越来越常见了,特别是在对抗生成神经网络(GAN)中,生成器网络中上采样部分就出现了转置卷积层,用于恢复减少的维数.那么,转置卷积层和正卷积层的关系和区别是什么呢,转置卷积层实现过程又是什么样的呢,笔者根据最近的预研项目总结出本文. 1. 卷积层和全连接层 在CNN提出…

在传统的神经网络中,比如多层感知机(MLP),其输入通常是一个特征向量.需要人工设计特征,然后将用这些特征计算的值组成特征向量.在过去几十年的经验来看,人工找的特征并不总是好用.有时多了,有时少了,有时选的特征根本就不起作用(真正起作用的特征在浩瀚的未知里).这就是为啥过去几十年神经网络一直被SVM等完虐的原因. 如果有人说,任何特征都是从图像中提取的.那如果把整幅图像作为特征来训练神经网络不就行了嘛,那肯定不会有任何的信息丢失!额,先不说一幅图像有多少冗余信息,单说这数据量就,吓死了! 假如有…