上一篇介绍了卷积的输出分辨率计算,现在这一篇就来写下转置卷积的分辨率计算.转置卷积(Transposed convolution),转置卷积也有叫反卷积(deconvolution)或者fractionally strided convolutions. 根据<A guide to convolution arithmetic for deep learning>的介绍的话,在进行卷积操作的时候我们是可以把卷积操作重写为以下的形式: 这个时候,输出是可以表示为 如果反向操作,输入为y的话,要得
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
转置卷积Transposed Convolution 我们为卷积神经网络引入的层,包括卷积层和池层,通常会减小输入的宽度和高度,或者保持不变.然而,语义分割和生成对抗网络等应用程序需要预测每个像素的值,因此需要增加输入宽度和高度.转置卷积,也称为分步卷积或反卷积,就是为了达到这一目的. from mxnet import np, npx, init from mxnet.gluon import nn from d2l import mxnet as d2l npx.set_np() 1. Ba