神经网络中不同类型的卷积层

最新推荐文章于 2025-01-08 17:37:45 发布
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分类专栏： 深度学习
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/XiaobaiLaplace/article/details/107215395
本文深入探讨了卷积神经网络的各种类型和技术，包括1x1卷积、分组卷积、可分离卷积等高级主题，以及注意力机制在CNN中的应用。通过详细解释每个概念，为读者提供了一个全面理解CNN的平台。

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  1. Convolution
  2. 1x1/Pointwise Convolutions
  3. Spatial and Cross-Channel Convolutions
  4. Grouped Convolutions
  5. Separable Convolutions
  6. Flattened Convolutions
  7. Shuffled Grouped Convolutions
  8. Dilated Convolution(Atrous Convolution)
  9. Deformable Convolution
  10. Attention
  11. Summary
    参考网址
卷积操作的几种类型
qinghuaci666的博客
06-28 3303
卷积操作其实可以分成三种操作：（1）valid 操作，滑动步长为S，图片大小为N1xN1，卷积核大小为N2xN2，卷积后图像大小：(N1-N2)/S+1 x (N1-N2)/S+1如下图： （2）full 操作，滑动步长为1，图片大小为N1xN1，卷积核大小为N2xN2，卷积后图像大小：N1+N2-1 x N1+N2-1 如下图 ： （3）same 操作，滑动步长为1，图片大小为N1xN1，卷积核...
Keras 深度学习攻略两篇（1）：十种卷积神经网络（CNN）框架——总结与可视化分析
Robin_Pi的博客
03-08 1728
目录1. 典型深度学习框架概述可视化解读十种CNN框架2. 深度迁移学习攻略应对过拟合数据增强 十种卷积神经网络框架 1. 典型深度学习框架 概述 论文发表时间： - Keras 可以使用的6种模型 现在已经不止6种：Keras Documentation “[m]ost of this progress is not just the result of more powerful ha...
卷积类型
weixin_NineDays66
07-03 720
卷积操作时必须同时考虑通道和区域吗？-- DepthWise操作标准的卷积过程可以看上图，一个2×2的卷积核在卷积时，对应图像区域中的所有通道均被同时考虑，问题在于，为什么一定要同时考虑图像区域和通道？我们为什么不能把通道和空间区域分开考虑？Xception网络就是基于以上的问题发明而来。我们首先对每一个通道进行各自的卷积操作，有多少个通道就有多少个过滤器。得到新的通道feature maps之后...
CV06-Xception笔记
苦行僧的妖孽日常
03-07 949
Xception笔记 论文地址： 一、为啥是Xception Xception脱胎于Inception，Inception的思想是将卷积分成cross-channel conv和spatial conv，更准确的说是先用1x1卷积得到几个不同channel（小于输入channel）的结果，再在这些结果上分别用3x3、5x5 conv，也就是论文Figure 1描述的那样。Inception的...
1×1的卷积/交叉通道池化（cross channel pooling）
maqian5的博客
06-12 5171
  在看论文Network in Network时，发现一个概念很陌生–cross-channel pooling。于是上网查，找到下面的一个回答：    大概意思是说：这个概念在论文Maout Networks中有解释。 假设你有一个线性模块，该模型有50个输出（或者说是有50个channels）,但是你想要的是5个输出。你就可以使用cross-channel pooling来减少对chan...
卷积神经网络：卷积层
最新发布
Wei_sx的博客
01-08 1880
卷积层是卷积神经网络中提取图像特征的关键部分。通过局部连接和可学习的卷积核，卷积层能够有效捕捉图像中的重要特征，增强了模型的表达能力和泛化能力。卷积神经网络因其在各种计算机视觉任务中的高效性和准确性，已成为研究和应用的主流方法。IK5x53x3。
卷积神经网络【CNN】--卷积层的原理详细解读
m0_71212744的博客
07-19 5181
卷积层通过卷积核（Convolution Kernel）与输入特征图（通常是图像或其他类型的数据）进行卷积运算，提取出输入数据中的局部特征。这些特征可以是低级的，如边缘、纹理和颜色等，也可以是更高级别的抽象特征，这些特征在后续的网络层中会被进一步处理和组合，以形成更复杂的特征表示。
神经网络：卷积层和池化层
悠眠小虫的博客
01-13 2717
本文主要是对卷积层和池化层做了详细介绍，同时也说明了两者间的联系，并结合相关代码和实例结果帮助读者进一步理解卷积和池化的作用，逐步理清神经网络的结构层次和原理。
构建卷积神经网络-包括卷积层-池化层-RELU
10-03
其工作原理与传统的多层感知器神经网络不同，CNN在处理图像时使用了卷积层、池化层和激活函数，从而极大地减少了参数数量并提高了计算效率。 卷积层是CNN的核心组件之一，它的作用是通过卷积操作提取图像的特征。...
卷积神经网络（CNN）自学笔记2：卷积层
热门推荐
yuyu_297的博客
05-25 1万+
卷积层是卷积神经网络的基本组成之一，主要作用是用于提取图像特征。
《Xception: Deep Learning with Depthwise Separable Convolutions》论文笔记
安成
04-27 1746
论文地址：XInception源码地址：Tensorflow这是一篇深度学习网络框架理论的文章，研究的点是比较热的深度，并不具体对某一任务（detection,tracking,segmentation）进行研究。What:    XIception 是Inception V3的改进版。模型将Inception V3的嵌入的卷积替换成了deepwise separable convolution。...
深度学习基础之卷积（涵盖基本大多数神经网络中会用到的卷积）
justsolow的博客
04-05 1263
大话卷积！！！ 首先我们说的卷积是神经网络中的卷积不是信号处理和信号分析里面的卷积，这两者是有区别的。 （部分内容和图片取自https://blog.youkuaiyun.com/ahxieqi/article/details/93628533 和公众号GiantPandaCV） 1、1x1卷积 我们都知道卷积核的一个特性就是，输出图像的纬度只取决于卷积核的数量！其实内部原理拿1x1卷积核来举个栗子就是，1x...
【基础】卷积种类总结及图解
weixin_44505185的博客
09-12 8966
卷积种类总结及图解
神经网络中不同种类的卷积层
qq_45752541的博客
10-07 193
目录 Convolution 1x1/Pointwise Convolutions Spatial and Cross-Channel Convolutions Grouped Convolutions Separable Convolutions Flattened Convolutions Shuffled Grouped Convolutions Dilated Convolution(Atrous Convolution) Deformable Convolution Attention Summ
轻量化卷积神经网络（SqueezeNet，MobileNet，ShuffleNet，Xception）
一一
06-10 4175
目录 摘要 SqueezeNet (AlexNet-level accuracy with 50x fewer parameters and < 0.5MB model size) MobileNet ShuffleNet Xception 总结 摘要 在最近阅读的一些论文中常常出现MobileNet，Xception等模块，下面将对几种轻量化卷积神经网络进行介绍，并给出论文...
What is a cross-channel pooling in convolutional neural net works?
weixin_34270606的博客
07-03 188
Specifically, in the maxout network:http://proceedings.mlr.press/v28/goodfellow13.pdfanswers:https://www.quora.com/What-is-a-cross-channel-pooling-in-convolutional-neural-networksIf it is a convolutio...
【转】史上最全！多图带你读懂各种常见卷积类型
XB_please的博客
09-24 7672
英文原文： A Comprehensive Introduction to Different Types of Convolutions in Deep Learning 如果你在深度学习中听说过不同类型的卷积（例如2d/3d/1x1/转置卷积/空洞卷积（ATROUS）/深度可分离卷积/深度卷积/扁平卷积/分组卷积/随机分组卷积），并且对它们的实际含义感到困惑，那么本文就是为了让你理解它们是如何...
各种卷积层的理解
u014422462的专栏
09-30 1714
转载文章https://blog.youkuaiyun.com/gwplovekimi/article/details/89890510 目录 2D卷积 3D卷积 1*1卷积 空间可分离卷积（separable convolution） 深度可分离卷积（depthwise separable convolution） 分组卷积（Group convolution） 扩张卷积（空洞卷积 Dilated Convolutions） 反卷积（转置卷积 Transposed Convolutio.
模型汇总23 - 卷积神经网络中不同类型的卷积方式介绍
lqfarmer的博客
10-13 1万+
之前在文章《牛逼的深度卷积神经网络CNN》详细介绍了卷积神经网络的基本原理，以及常见的基本模型，如LeNet，VGGNet，AlexNet，ReseNet，Inception Net的基本结构和原理。今天主要总结一下，卷积神经网络家族中，不同类型的卷积方式以及它们各自的优点。为了简单起见，我们仅从2维的角度介绍。 文末提供相关资料下载地址 卷积基本概念 首先，我们
卷积神经网络中的卷积层 2000字
05-20
卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是一种专门用于图像识别和处理的深度学习算法。卷积神经网络中最重要的组成部分就是卷积层（Convolutional Layer）。卷积层是卷积神经网络中最基本的结构之一，它的主要作用是提取图像的特征。本文将详细介绍卷积层的原理、结构以及常用的优化方法。 一、卷积层的原理 卷积层是卷积神经网络中最基本的结构之一，它的主要作用是提取图像的特征。卷积层的原理是利用卷积核（Kernel）对输入图像进行卷积运算，提取出图像的特征。卷积核是一个小矩阵，它在图像上滑动，将每个位置上的像素值与卷积核中的权重进行乘法运算，并将结果相加，得到一个新的像素值。这个新的像素值就是卷积核在该位置上提取的特征。 卷积操作可以看作是一种滤波操作，它可以将图像中的高频信息和低频信息分离出来。高频信息通常包含图像中的细节信息，如边缘、纹理等；低频信息则包含图像中的大致形状和结构。卷积操作可以通过一系列的卷积核来提取不同类型的特征，这些特征可以用于图像分类、目标检测等任务。 二、卷积层的结构 卷积层的结构包括卷积核、步长、填充、激活函数等。下面分别介绍这些结构。 1. 卷积核 卷积核是卷积层中最重要的参数之一。卷积核通常是一个小矩阵，它的大小通常为3x3、5x5、7x7等。卷积核中的每个权重都代表着一个特征，这些特征可以用于提取图像中的不同信息。 卷积核的数量是卷积层的另一个重要参数。卷积层中可以有多个卷积核，每个卷积核可以提取不同的特征。例如，第一个卷积核可以提取边缘信息，第二个卷积核可以提取纹理信息，第三个卷积核可以提取形状信息等。 2. 步长 步长（Stride）是卷积操作中控制卷积核移动的距离。当步长为1时，卷积核每次只移动一个像素；当步长为2时，卷积核每次移动两个像素。步长越大，卷积核的移动越快，卷积操作提取的特征也越少。 3. 填充 填充（Padding）是卷积操作中用于控制输出图像大小的参数。当输入图像太小，卷积操作可能会导致输出图像更小，这样就会丢失一些信息。为了解决这个问题，可以使用填充操作，在输入图像的周围添加一圈0，使得输出图像大小与输入图像大小相同。 4. 激活函数 激活函数是卷积层中的一个重要组成部分。激活函数的作用是对卷积操作的结果进行非线性变换，使得网络可以学习更加复杂的特征。常用的激活函数包括ReLU、Sigmoid、Tanh等。 三、卷积层的优化 卷积层的优化方法主要包括权重初始化、批标准化、残差网络等。下面分别介绍这些方法。 1. 权重初始化 权重初始化是卷积神经网络中的一个重要问题。不恰当的权重初始化可能会导致梯度消失或梯度爆炸等问题。为了解决这个问题，可以采用一些有效的权重初始化方法，如Xavier初始化、He初始化等。 Xavier初始化是一种比较常用的权重初始化方法。它的原理是根据输入神经元和输出神经元的数量来随机初始化权重。这种方法可以使得激活函数的输出分布在一个比较合适的范围内，从而避免梯度消失或梯度爆炸等问题。 2. 批标准化 批标准化（Batch Normalization）是一种用于加速卷积神经网络训练的技术。它的主要作用是对每一层的输入进行归一化，使得网络可以更快地收敛。批标准化可以减少内部协变量移位（Internal Covariate Shift）的影响，从而提高网络的稳定性和性能。 3. 残差网络 残差网络（Residual Network）是一种用于解决深度卷积神经网络中梯度消失和梯度爆炸等问题的技术。它的主要思想是在网络中添加一些跨层连接（Skip Connection），使得信息可以更快地传递。残差网络可以使得网络更加深，从而提高网络的性能和精度。 四、总结 卷积层是卷积神经网络中最基本的结构之一，它的主要作用是提取图像的特征。卷积层的结构包括卷积核、步长、填充、激活函数等。卷积层的优化方法主要包括权重初始化、批标准化、残差网络等。在实际应用中，我们可以根据具体任务的要求来选择合适的卷积层结构和优化方法，以提高网络的性能和精度。
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