一文了解各种卷积结构原理及优劣

最新推荐文章于 2023-06-04 11:19:08 发布
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分类专栏： 深度学习
本文深入探讨了多种卷积结构的原理与优劣，涵盖了深度学习中关键的卷积神经网络(CNN)的不同变种，从传统卷积到更复杂的模块如残差连接、注意力机制等，帮助读者理解其背后的数学基础和实际应用。

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深度学习篇---卷积网络结构
道阻且长，行则将至。
03-25 1298
本文简单介绍了CNN卷积神经网络与残差块实现回归任务的代码以及接下来的优化方案。
深度学习各种卷积详解
02-01
详细讲解了深度卷积神经网络中各类卷积的实现方法，有计算公式，有示意图
深度学习中的20种卷积
人无远虑，必有近忧
07-13 1万+
大多数的卷积结构都是在精度-参数量-计算量这三个维度上进行不同的侧重取舍。两个矛盾：追求计算效率的卷积结构由于计算预算较低，无论是限制卷积层的深度，还是限制了卷积的宽度，不可避免地会导致性能的下降。追求精度提升的卷积结构由于其引入过多的卷积运算或其他额外的操作（如注意力），势必会增大内存或计算开销，从而影响模型的容量和整体的训练或推理速度。一个设计的原则就是我们如何在不增加额外参数量的情况下，尽可能利用有效的信息或者从降低冗余空间信息的角度出发，来提高模型的计算效率和卷积提取特征的能力。
1. 卷积的基本结构
HaileeRPIJNU的博客
06-04 2599
卷积层的重点概念
卷积结构及其计算
weixin_52465909的博客
07-11 1404
卷积结构及其参数设计
卷积网络基本结构
m624197265的专栏
05-16 601
如需完整文档，请到个人资源页面下载！
常见的卷积结构
qq_44655084的博客
04-01 525
深度可分离卷积也是一个常用的卷积结构，特别是在轻量化的卷积网络例如：MobileNet，ShuffleNet中广泛应用。注意力机制是一种针对深度卷积神经网络的增强技术，SE注意力机制是一种轻量级的注意力机制，通过对每个通道的重要性进行建模，可以使模型更加聚焦于对当前任务最有帮助的特征。
卷积结构的类型及各自适用场景（结合Pytorch代码讲解）
AI R&D
02-22 851
不想看文字的可移步b站视频，浙大罗浩博士的网课，强力推荐 正常卷积 Pytorch中卷积的API的常用参数： in_channels:Ci 输入通道数 即输入层的feature map的个数 out_channels:Co 输出通道数，即输出层feature map的个数 对feature map概念不清晰的可参考这篇博客 kernel_size：K 卷积核（也称滤波器）大小 如果只有一个值表明卷积核为方形，两个不同的值则为矩形 stride:步长 即每卷积一次之后卷积核移动多少步 padding:输入
各种经典卷积网络架构介绍
Chris Blog
03-26 1170
各种经典卷积网络架构介绍 内容来自论文：A Survey of the Recent Architectures of Deep Convolutional Neural Networks 参考网山的翻译：csdnblog 部分内容来自 cs231n 讲义 摘要 深度 CNN 的超强学习能力主要是通过使用多个非线性特征提取阶段实现的，这些阶段能够从数据中自动学习分层表征。 深度 CNN 架构研究...
各种卷积操作
yuanchheneducn的博客
09-21 1711
https://zhuanlan.zhihu.com/p/28749411
机器学习入门（20）— 深度学习中为什么卷积层越多，性能越好
wohu1104的专栏
07-07 1万+
1. 加深层的优势 1.1 减少网络参数数量 假设卷积层的一个好处是可以减少网络的参数数量。说得详细一点，就是与没有加深层的网络相比，加深了层的网络可以用更少的参数达到同等水平（或者更强）的表现力。 可以结合卷积运算中的滤波器大小来思考就好理解了。比如，图8-5展示了由5 × 5的滤波器构成的卷积层。 显然，在图8-5 的例子中，每个输出节点都是从输入数据的某个 5 × 5 的区域算出来的。 接下来我们思考一下图8-6 中重复两次3 × 3 的卷积运算的情形。此时，每个输出节点将由中间数据的某个3 × 3
【基础】卷积种类总结及图解
weixin_44505185的博客
09-12 9019
卷积种类总结及图解
学习笔记11--卷积神经网络基本结构
FUXI_Willard
12-09 4009
本系列博客包括6个专栏，分别为：《自动驾驶技术概览》、《自动驾驶汽车平台技术基础》、《自动驾驶汽车定位技术》、《自动驾驶汽车环境感知》、《自动驾驶汽车决策与控制》、《自动驾驶系统设计及应用》，笔者不是自动驾驶领域的专家，只是一个在探索自动驾驶路上的小白，此系列丛书尚未阅读完，也是边阅读边总结边思考，欢迎各位小伙伴，各位大牛们在评论区给出建议，帮笔者这个小白挑出错误，谢谢！ 此专栏是关于《自动驾驶汽车环境感知》书籍的笔记 3.卷积神经网络基本结构 3.1 概述 卷积神经网络由卷积层、池化层、全连接层(配合
关于深度学习中的卷积，这些是你该懂得！
机器学习算法与Python学习
02-25 2045
源 / 机器之心详细内容请点击阅读原文如果你听说过深度学习中不同种类的卷积（比如 2D / 3D / 1x1 /转置/扩张（Atrous）/空间可分/深度可分/平展/分组...
CNN 中千奇百怪的卷积方式大汇总
weixin_34228387的博客
10-24 589
这篇总结很专业，并且很好的回答了评论中的疑问： Depthwise Separable Convolution 就是卷积加 group 吧？ 这篇文章里是这么说的： 要注意的是，Group conv 是一种 channel 分组的方式，Depthwise +Pointwise 是卷积的方式，只是 ShuffleNet 里面把两者应用起来了。因此 Gro...
02《卷积神经网络研究综述》学习总结
雷神在此的博客
07-19 6117
一、本篇介绍 二、主要内容 1、神经网络的历史 2、神经元 3、多层感知器 4、损失函数 5、权值更新公式 6、卷积层 7、池化层 8、全连接层 9、特征面 10、BP算法 11、CNN的一些改进算法 1、网中网结构（Network in Network，NIN） 2、空间变换网络（Spatial Transformer Networks，STNs） 3、反卷积 12、其他 1、训练方法 ...
卷积神经网络常见结构
用时间去蜕变
03-14 4958
卷积神经网络常见结构 卷积神经网络中常见的层类型有： 卷积层（CONV） 激活函数（ACT 或 RELU） 池化层（POOL） 全连接层（FC） Batch normalization（BN） Dropout（DO） 其中常见的组合为： 注： * 操作代表这里需要一次或者多次；?操作符代表这是可选操作，可以出现0次或者多次。 对于以上重复次数的常见选择是： 0<=N...
卷积神经网络（CNN）结构详解
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咖乐部
11-06 6万+
一、CNN的基本结构： 1.图像就是输入层 2.接着是CNN特有的卷积层（convolution），卷积层的自带激活函数使用的是ReLU 3.接着是CNN特有的池化层（pooling）， 4.卷积层+池化层的组合可以在隐藏层中出现很多次。也可以灵活组合，卷积+卷积+池化、卷积+卷积等 5.在若干卷积层+池化层之后是全连接层（fully connected layer），其实就是DNN结构，只是输出层使用了Softmax激活函数来做图像识别的分类 6.一般fc就为CNN的全连接层。全连接层一般..
Visio卷积神经网络结构图模板详解
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