卷积和池化

原创 已于 2022-07-27 20:35:07 修改 · 2.1k 阅读 · 1 ·
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#计算机视觉 #深度学习 #人工智能

于 2022-07-27 15:36:47 首次发布
本文介绍了卷积和池化在深度学习中的概念。卷积部分讲解了卷积的数学定义，以及在图像处理中的应用，包括valid、same和full卷积的区别。池化则作为卷积的辅助手段，用于特征压缩和降低计算复杂度，分为最大池化和平均池化两种类型。

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卷积

 

1.卷积的解释

对于卷积的定义式
(f∗g)(x)=∫−∞∞f(s)g(x−s)ds (f * g )(x) = \int_{-\infty}^{\infty} f(s)g(x-s)ds (f∗g)(x)

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1x1卷积和池化操作
qq_40630902的博客
08-07 2312
1x1卷积和池化操作 1. 本质 1x1卷积和池化操作的本质是压缩feature mapping（输入层） 1x1卷积通过改变feature mapping（输入层）的通道数量，具体操作是减少通道数量实现压缩 池化操作通过改变feature mapping（输入层）的尺寸（宽和高） 2. 1x1卷积操作 假设这是一个28×28×192的输入层，如果通道数量很大，该如何把它压缩为28×28×32维度的层呢？你可以用32个大小为1×1的过滤器，严格来讲每个过滤器大小都是1×1×192维，因为过滤器中通道数量
深度学习基本概念｜卷积和池化
庐州月光的博客
06-16 1025
欢迎关注”生信修炼手册”!卷积神经网络CNN是一种特殊类型的深度神经网络，其结构如下由卷积层，池化层，全连接层等各种类型的结构构成。在图像处理等领域，与普通的深度神经网络相比，CNN拥有更...
【深度学习】卷积与池化
冷芝士鸭的学习笔记
03-21 1万+
4. 神经网络 网络模型： 4. 1卷积 4.1.1 概念 卷积就是通过卷积核与输入相乘再相加。它可以获取图像的局部特征。因此卷积核也被称为滤波器。 卷积时参数的计算公式： 分类 膨胀卷积（Dilated Convolutions） 引入了膨胀率（dilation rate）。 膨胀率是核中每个值之间的距离。一个膨胀率为2的3x3的核与一个5x5的核有相同的视野，唯一的区别就是3*3的核只有9个参数。 膨胀卷积的好处是在相同的计算成本下，提供了更宽的可视域。膨胀卷积在实时分割领域非常流行。 当
终于搞懂了卷积神经网络：卷积层，池化层，全连接层！图文并茂、透彻解析！
最新发布
Gupao123的博客
05-22 1798
卷积神经网络（CNN）是深度学习中用于处理图像数据的重要模型，主要由卷积层、池化层和全连接层组成。卷积层通过卷积核在输入图像上滑动，进行局部特征提取，卷积核的步长和填充参数影响输出尺寸。池化层则通过下采样减少数据维度，降低计算复杂度并控制过拟合，常用的池化方式包括最大池化和平均池化。全连接层将池化层的输出展平为一维向量，用于最终的分类任务，通常通过softmax函数输出类别概率。
一文彻底搞懂CNN - 卷积和池化（Convolution And Pooling）
2401_85377976的博客
08-24 1万+
卷积（）：卷积是一种数学运算，在CNN中，它通过滑动窗口（也称为卷积核或滤波器）在输入图像或特征图上滑动，并计算窗口内元素与对应卷积核元素的加权和（包括偏置项），从而生成输出特征图。卷积是一种特殊的线性运算，用于提取图像中的局部特征。CNN通过使用一个或多个卷积核（也称为滤波器或特征检测器）在输入数据（如图像）上进行滑动窗口操作来提取特征。一个可学习的权重矩阵，其大小通常远小于输入图像的大小，用于在输入图像上滑动并进行元素级的乘法累加操作。
从懂到用（1）：卷积与池化
Duke_Rodriguez的博客
08-11 1692
介绍了卷积与池化的原理，以及在Pytorch中使用他们。
深度学习笔记 5 卷积、池化
qq_41134483的博客
10-16 3616
卷积的目的，卷积的基本属， 卷积的特点；标准卷积、反卷积（转置卷积）、空洞卷积、深度可分离卷积、分组卷积、可变形卷积； 池化
pytorch中的卷积和池化计算方式详解
09-18
在PyTorch中，卷积和池化是深度学习中常用的操作，对于图像处理和神经网络模型构建至关重要。本文将详细解析PyTorch中的这两种计算方式。 首先，我们来看看卷积层（Conv2d）。PyTorch的`torch.nn.Conv2d`模块允许...
deep learning convolution and pooling(卷积和池化)
小明知道的专栏
11-17 5546
深度学习，卷积和池化
【概念理解】卷积（Convolution）与池化（Pooling）
Eniac0的博客
09-17 2万+
一、卷积（Convolution） 1.卷积的目的        卷积是为了提取图像特征，通过卷积层，可以自动提取图像的高维度且有效的特征 2.卷积的分类        卷积按步长可分为单位步长和非单位步长；按填充可分为有0填充和无0填充 二、池化（Pooling） 1.引入库 代码如下（示例）： import numpy as np import pandas as
【图解AI：动图】各种类型的卷积，你认全了吗？
chenjie7140的博客
06-20 1954
卷积（convolution）是深度学习中非常有用的计算操作，主要用于提取图像的特征。在近几年来深度学习快速发展的过程中，卷积从标准卷积演变出了反卷积、可分离卷积、分组卷积等各种类型，以适应于不同的场景，接下来一起来认识它们吧。 一、卷积的基本属性 卷积核（Kernel）：卷积操作的感受...
关于卷积和池化
tonydandelion2014的博客
03-07 3635
基本概念 卷积 我们可以看到，卷积过程其实还是基于一个固定的矩阵，在另外一个矩阵不断一格一格扫过去的到的数值的和，产生的一个新的矩阵，我们以作为比较会发现：粉红色矩阵和绿色矩阵在根本上有很大不一样，卷积之后的维数降低了.所以规律可以得到：粉红色最后的卷积结果矩阵维度=绿色矩阵维数-橙色矩阵维数+1 多通道数据的卷积过程 Input Data Size: A*A*B C...
卷积、池化
智障儿童欢乐多
11-13 899
卷积、池化 文章目录卷积、池化一、卷积1.定义：2.目的3.卷积核卷积核的作用：卷积核一般为奇数卷积核示例：4.步长stride5.padding6.公式7.卷积核的选择@@@二、池化1定义：2.目的3.分类：4.公式 一、卷积 1.定义： 卷积是两个变量在某范围内相乘后求和的结果。如果卷积的变量是序列x(n)和h(n)，则卷积的结果 中文名 卷积 外文名 Convolution 定...
池化方法总结（Pooling）
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Daniel_djf的专栏
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在卷积神经网络中，我们经常会碰到池化操作，而池化层往往在卷积层后面，通过池化来降低卷积层输出的特征向量，同时改善结果（不易出现过拟合）。 为什么可以通过降低维度呢？ 因为图像具有一种“静态性”的属性，这也就意味着在一个图像区域有用的特征极有可能在另一个区域同样适用。因此，为了描述大的图像，一个很自然的想法就是对不同位置的特征进行聚合统计，例如，人们可以计算图像一个区域上的某个特定特征的平均值
卷积与池化
Wwwwwayi的博客
10-14 447
说说有哪些卷积？ 1.标准卷积 ​ 标准卷积核与目标图像矩阵进行卷积运算，多少数量的卷积核，就会对应多少特征图。 2.反卷积 ​ 是一种特殊的正向卷积，先按照一定的比例通过补0来扩大输入图像的尺寸，接着旋转卷积核（矩阵转置），再进行正向卷积。反卷积的操作只是恢复了矩阵X的尺寸大小，并不能恢复X的每个元素的原始值。 反卷积是一种特殊的正向卷积，先按照一定的比例通过补0来扩大输入图像的尺寸，接着旋转卷积核（转置），再进行正向卷积。 但是，如果你代入数字计算会发现，反卷积的操作只是恢复了矩阵X的尺寸大小，并
什么是卷积和池化
choushi5845的博客
08-31 1万+
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，人工找到的特征并不是怎么好用，有时多了，有时少了，有时选择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面）。这就是为什么在过去卷积神经网...
卷积和池化简单介绍
BEIERMODE666的博客
12-02 1980
卷积神经网络一些计算上的总结，原文链接如下 卷积神经网络相关计算总结，都在这了 | AI柠檬https://blog.ailemon.net/2020/10/12/cnn-calculation-summary/ valid卷积 最常用的下采样卷积，特点是卷积核不能够超出特征图的范围，如下图，在卷积核为3×3且步长为1，且不会在周边增加扩充值的情况下，一个5×5的特征图经过卷积后，变成了3×3的尺寸大小。 输出的特征图维度Doutput计算式为： 分母Skernel代表卷...
卷积_池化
JH0lmes的博客
09-21 673
Convolution，作用是提取特征和降维。之前学的卷积核（滤波器/特征探测器）已知，如边缘检测算子。卷积神经网络卷积核未知，训练神经网络就是要训练出这些卷积核。图像表示为像素的向量，这样大多数时候非常多，基本没法训练，所以必先减少参数加快速度。卷积核用于提取特征，个数越多提取特征越多，要训练的参数的个数越多。少了的话提取的特征不足。具体多少个合适，还有待学习。 边界处理：SAME和VALID...
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