2D CNN

最新推荐文章于 2023-12-15 22:49:57 发布
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本文详细介绍了2D卷积神经网络的不同结构，包括基本卷积、ResNet10的残差学习、Inception系列的演变，如V1-V4的特点，并探讨了BN层的作用以及Xception模型中深度可分离卷积的概念。

1.        二维卷积模型

1.1.        Basic Convolution


具体到计算中使用cublas的gemm方法。

设输入为nclhw，卷积核为c”cl’h’w’，输出为c”l”h”w”，步长s，补偿p。

输出与输入的关系：L”=(l+2p-l’)/s+1

输入与输出相等时：p=[s(l-1)+l’-l]/2

矩阵相乘：c”*cl’h’w’ 与 nl”h”w”*cl’h’w’ 相乘

1.2.        Resnet10


残差结构有利于学习Identify map，bottleneck在中间降维有利于减少参数量。

例：256*3*3*256 à 256*1*1*64 + 64*3*3*64 + 64*1*1*256 = 896*64

1.3.        Inception

1.3.1.       V111


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