反卷积是指,通过测量输出和已知输入重构未知输入的过程.在神经网络中,反卷积过程并不具备学习的能力,仅仅是用于可视化一个已经训练好的卷积神经网络,没有学习训练的过程.反卷积有着许多特别的应用,一般可以用于信道均衡.图像恢复.语音识别.地震学.无损探伤等未知输入估计和过程辨识方面的问题. 在神经网络的研究中,反卷积更多的是充当可视化的作用,对于一个复杂的深度卷积网络,通过每层若干个卷积核的变换,我们无法知道每个卷积核关注的是什么,变换后的特征是什么样子.通过反卷积的还原,可以对这些问题有个清晰的可视…

搞明白了卷积网络中所谓deconv到底是个什么东西后,不写下来怕又忘记,根据参考资料,加上我自己的理解,记录在这篇博客里. 先来规范表达 为了方便理解,本文出现的举例情况都是2D矩阵卷积,卷积输入和核形状都为正方形,x和y轴方向的padding相同,stride也相同. 记号:  i,o,k,p,s i,o,k,p,s 分别表示:卷积/反卷积的输入大小 input size input size,卷积/反卷积输出大小 output size output size,卷积/反卷积核大小 kerne…

博主个人网站:https://chenzhen.online tf.configProto用于在创建Session的时候配置Session的运算方式,即使用GPU运算或CPU运算: 1. tf.ConfigProto()中的基本参数: session_config = tf.ConfigProto( log_device_placement=True, allow_soft_placement=True, inter_op_parallelism_threads=0, intra_op_para…

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 总之,TensorFlow 使用如下等式计算 SAME .PADDING SAME Pad…

卷积和转置卷积,都涉及到padding, 那么添加padding 的具体方式,就会影响到计算结果,所以搞清除tensorflow中卷积和转置卷积的具体实现有助于模型的灵活部署应用. 一.卷积 举例说明: X:  1        2        3        4          5 6        7        8        9         10 11      12      13       14        15 16      17       18      1…

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…

Plese see this answer for a detailed example of how tf.nn.conv2d_backprop_input and tf.nn.conv2d_backprop_filter in an example. In tf.nn, there are 4 closely related 2d conv functions: tf.nn.conv2d tf.nn.conv2d_backprop_filter tf.nn.conv2d_backprop_i…

目录 1. 指数衰减 2. 分段常数衰减 3. 自然指数衰减 4. 多项式衰减 5. 倒数衰减 6. 余弦衰减 6.1 标准余弦衰减 6.2 重启余弦衰减 6.3 线性余弦噪声 6.4 噪声余弦衰减 Reference   上文深度神经网络中各种优化算法原理及比较中介绍了深度学习中常见的梯度下降优化算法:其中,有一个重要的超参数--学习率\(\alpha\)需要在训练之前指定,学习率设定的重要性不言而喻:过小的学习率会降低网络优化的速度,增加训练时间:而过大的学习率则可能导致最后的结果不会收敛,…

这篇博客不是一篇讲解原理的博客,这篇博客主要讲解tnesorlfow的RNN代码结构,通过代码来学习RNN,以及讲解time_steps,如果这篇博客没有让你明白time_steps,欢迎博客下面评论交流. 我曾翻阅各大网站,各大博客,他们的对RNN中time_steps的讲解,都没有一个让人醍醐灌顶的答案,甚至让人越看模糊.有的博主在博客中讲的看似他懂了,一问他自己他答不上来.在这里,我向全中国还迷糊在time_step的学者答疑,立此博文. 学习RNNCell要重点关注三个地方: 类方法ca…

根据tensorflow中的Conv2D函数,先定义几个基本符号: 输入矩阵W*W,这里只考虑输入宽高相等的情况,如果不相等,推导方法一样 filter矩阵F*F,卷积核 stride值S,步长 输出宽高为new_height,new_width 在tensorflow中padding的方式有两种,一种是valid,一种是same padding='valid' new_height = new_width = (W - F + 1) / S  (结果向上取整) 也就是说,Conv2D的vali…