m0_37663944的博客

   已经使用tensorflow2实现了MobileNet系列的网络结构，在此做个记录。MobileNet v1   本节首先描述MobileNet的核心部分也就是深度可分离卷积。它其实就是将原来的卷积层分成了两部分，分解成深度卷积以及一个1x1的卷积即逐点卷积。也就是Depthwise+Pointwise两部分（注意Depthwise，不求不同channel的和）。以下是两部分图像： ...

  本篇博客，主要讲解卷积神经网络中，卷积操作正向和反向传播过程，不会有特别难的公式，特别是反向传播中，推导比较麻烦。正向传播如下图：图中image矩阵也就是绿色的部分（当然包括黄色的部分）就是输入的数据，也就是神经网络上游传过来的数据。黄色的部分为卷积核（卷积核的内容是黄色部分×\times×后面的数字就是它的内容）...

  接触过神经网络的朋友，都会知道正向反向传播理论。本篇博客旨在对其中的理论进行详细的解释。推荐这本书超级好懂https://www.ituring.com.cn/book/1921画图理解矩形代表的是数据节点，圆形代表操作节点我们先看下乘法的正向反向传播过程：w*xz上述代表公式：w∗x=zw*x=zw∗x=z，这就是一个简单的传播过程。当我们对www进行∂z∂w=x\frac{...