卷积神经网络维度变化

最新推荐文章于 2025-01-16 17:45:56 发布
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卷积层之间维度匹配：https://blog.youkuaiyun.com/qq_34107425/article/details/104117670
卷积与全连接层之间维度匹配：https://blog.youkuaiyun.com/iamsongyu/article/details/88072757

PyTorch实战：卷积神经网络详解+Python实现卷积神经网络Cifar10彩色图片分类
master_hunter的博客
09-22 7999
PyTorch可以说是三大主流框架中最适合初学者学习的了，相较于其他主流框架，PyTorch的简单易用性使其成为初学者们的首选。这样我想要强调的一点是，框架可以类比为编程语言，仅为我们实现项目效果的工具，也就是我们造车使用的轮子，我们重点需要的是理解如何使用Torch去实现功能而不要过度在意轮子是要怎么做出来的，那样会牵扯我们太多学习时间。以后就出一系列专门细解深度学习框架的文章，但是那是较后期我们对深度学习的理论知识和实践操作都比较熟悉才好开始学习，现阶段我们最需要的是学会如何使用这些工具。
卷积和池化的维度变化计算
OGLD
09-18 1309
caffe Convolution层： 就是卷积层，是卷积神经网络（CNN）的核心层。 层类型：Convolution 　　 lr_mult: 学习率的系数，最终的学习率是这个数乘以solver.prototxt配置文件中的base_lr。如果有两个lr_mult, 则第一个表示权值的学习率，第二个表示偏置项的学习率。一般偏置项的学习率是权值学习率的两倍。 在后面的convolution_par...
卷积神经网络的维度的变化
sinat_36515789的博客
11-05 2756
如下图一个简单的卷积神经网络的结构: 可以得到的是:池化层是对维度进行除操作,并且向下取整 class Twolayer(nn.Module): def __init__(self,embedding,filter_num): super(Twolayer,self).__init__() self.embedding_len = embedding # 词向量长度 300 self.surface_length = 10 self
卷积神经网络的维度变化
qq_53039581的博客
02-28 1373
理解卷积神经网络中的通道，卷积的输入输出的通道、维度或尺寸变化过程
卷积与池化过程维度尺寸变化与一些名词整理
TranSad的博客
02-22 4974
之前整理过全连接层的前向传播过程中一些权重参数的维度。这篇文章整理一下带有卷积与池化的神经网络。还是直接给一个例子，从例子出发把各个方面梳理一下。 以AlexNet为例（如下图）： 卷积 卷积的作用在于提取特征。可以用不同的卷积核提取不同层次的特征 一般用到卷积和池化的网络都是用于图像任务，我们的输入一般就是一个三通道图像，比如上图中输入图像的尺寸为227*227*3。 在上图也就是第一步卷积中，对于输入尺寸为227*227*3的图像，虽然图中写了卷积核的尺寸是11*1...
卷积神经网络计算过程中的维度变化
macanv的专栏
10-30 6461
最近在学习pyTorch, 在阅读pytorch教程的时候，发现有一个简单的卷积神经网络，之前搞明白过这个过程，时间太久，都忘的差不多了， 正好写个笔记记录总结一下 代码如下： #! usr/bin/env python3 # -*- coding:utf-8 -*- """ @Author：MaCan @Time：2019/10/29 19:59 @File：torch_net.py ...
卷积运算和特征图的维度变换
m0_53817749的博客
04-29 2750
卷积运算基本知识
cnn卷积神经网络反向传播,卷积神经网络维度变化
神经网络爱好者
08-07 770
深度学习框架，尤其是基于人工神经网络的框架可以追溯到1980年福岛邦彦提出的新认知机[2]，而人工神经网络的历史更为久远。1989年，燕乐存（YannLeCun）等人开始将1974年提出的标准反向传播算法[3]应用于深度神经网络，这一网络被用于手写邮政编码识别。尽管算法可以成功执行，但计算代价非常巨大，神经网路的训练时间达到了3天，因而无法投入实际使用[4]。...
卷积神经网络pdf讲义超详细
10-18
### 卷积神经网络(CNN)超详细讲义解析 #### 一、卷积神经网络(CNN)简介 ##### 1.1 卷积神经网络概述 **1.1.1 卷积** - **定义**：卷积是CNN中的核心操作之一，它通过将一个小的权重矩阵（称为卷积核或滤波器）与...
深度学习——卷积神经网络
01-20
卷积神经网络（CNN）是深度学习领域的重要组成部分，尤其在图像识别和处理任务中表现卓越。CNN的主要特点是利用卷积层和池化层来提取和学习图像特征，同时通过多层非线性变换实现复杂模式的识别。 1. **卷积神经...
[AI算法][深度学习]：卷积神经网络中卷积和池化特征图的维度变化（不能被整除问题）
Bin_Dut的博客
05-13 4969
在卷积的过程中，卷积核大小kernel_sizekernel\_sizekernel_size，填充PaddingPaddingPadding，步长StrideStrideStride。都会影响卷积输出的维度。假设输入维度为H∗W∗CH*W*CH∗W∗C，卷积核的大小为kkk，填充值为ppp，步长为sss，则输出特征图的维度为H′∗W′∗C′H'*W'*C'H′∗W′∗C′，参数量为：k2× C× C′+C′k^2\times\ C\times\ C'+C'k2× C×&nbs
【神经网络系列（初级）】神经网络的前向传播——从输入到特征的维度变换
神经美学_茂森的博客
08-12 858
前向传播的核心概念前向传播的应用前向传播的优势前向传播与神经网络的类比对于一层神经网络，前向传播的公式可以表示为：a=σ(Wx+b) a = \sigma(Wx + b) a=σ(Wx+b)其中，xxx是输入数据，WWW是权重矩阵，bbb是偏置向量，σ\sigmaσ是激活函数，aaa是激活值。假设输入数据xxx是一个784维的向量（28x28的灰度图像展平），隐藏层有128个神经元。权重矩阵WWW的维度将是128x784，偏置向量bbb的维度将是128。激活函数σ\sigmaσ是ReLU函数。前向传播的计算
卷积维度变化通用计算公式
Pandas_007的博客
01-16 680
在深度学习中，卷积操作、填充、步幅等参数影响特征图的输出维度。为了计算通用维度变化，可以使用以下公式来总结卷积和批归一化层的输出维度公式：
【深度学习】卷积神经网络
MangoloD的博客
03-19 1236
一、神经网络的局部连接 1.全局连接VS局部连接 全局连接(相邻神经元之间全部激活) 在全连接网络(FCN)中，下一层网络的每一个神经元都与上一个层的神经元完全连接，这样的结构 增加了整个网络的权重，计算量 增加了无用信息(参数多，丢失空间信息) 使网络容易过拟合 局部连接(提取对应局部位置的特征) 只针对目标所在局部区域进行观看、分析 减少了计算量 权重共享 二、神经网络的局部特征提取-卷积 一个核矩阵在一个原始矩阵上从上往下、从左往右扫描，每次扫描都得到一个结果，将所有结果组
卷积神经网络中各个层对数据形状的改变
人太健忘了，需要有个地方记录
02-06 630
然后还有一个层，池化层，Pool2D，这个层也会改变数据形状，具体改变数据的高和宽，一般而言，它的参数设为2*2，最后的结果高度和宽度变为原来的一半，以手写字数据为例，比如输入的数据是N*1*28*28,经过一个卷积层（参数为输入通道1，输出通道32），那么输出结果就是N*32*28*28，再经过一个池化层（参数为2*2）,那么输出结果为N*32*14*14。本文主要记录下近期研究的关键点，这块开始学的时候有点懵逼。
14.卷积神经网络CNN
potato123232的博客
10-09 852
目录 1理论部分 1.1卷积 1.1.1主要参数 1.1.2Conv2D中的所有参数 1.2池化 1.3卷积神经网络整体结构 2代码实现 2.1导入库 2.2加载数据集 2.3数据处理 2.3.1增加train_images维度 2.3.2增加test_images维度¶ 2.4建立模型 2.5编译模型 2.6训练模型 2.7优化模型 1理论部分 卷积神经网络是主要做计算机视觉的网络，当然它不仅仅只能作用...
CNN卷积过程输出特征图的尺寸与维度变化（以VGG模型为例）
热门推荐
fun_always的博客
01-22 2万+
       卷积过程是CNN的核心，准确推导各卷积层输出的维度是实现CNN的基础，下面总结一下CNN卷积过程中输出特征图的尺寸与维度变化规律.        CNN常以图像作为输入，例如VGG的输入图像格式就为224*224*3，其中224*224是图像的height*width，3是通道数。因此，VGG的输入数据实际上是一个三维的变量，卷积层中的卷积核相应也应是三维。通常情况下，输入图像的h...
CNN卷积池化后维度的变化
L.Z.的博客
02-23 1万+
CNN的卷积操作后维度变化： 输入维度：，分别代表输入样本的长宽高 卷积操作的超参数 卷积核个数： 卷积核大小： 滑动步长（Stride）： 填充（Padding）： 则输出的维度为，其中 由于CNN的参数共享机制，每个卷积核的参数个数为，共有个权重和个偏置 若想要卷积后得到的矩阵长宽与卷积前保持一致，则当时 卷积核为3时 padding 选择1 ...
深度学习基础—卷积运算
sniper_fandc的博客
08-28 1442
在计算机视觉领域，卷积运算撑起了半边天，因此在学习计算机视觉前，首先来了解一下卷积运算是如何运算的。假设正在进行边缘检测，垂直边缘检测会把图片中接近垂直的边缘提取出来，即人的侧边、栏杆等。而水平边缘检测会把图片中接近水平的边缘提取出来，即横杆、自行车轮的上侧等。现在以垂直边缘检测为例，解释一下卷积运算是如何进行的？卷积运算用*符号表示，一张图片表示的矩阵*一个过滤器（或被称为核，在图像处理领域又被称为滤波器）=新的图片表示的矩阵。
python卷积神经网络维度
最新发布
02-20
### Python 中卷积神经网络的维度计算与处理 在构建卷积神经网络（CNN）时，理解输入和各层之间的尺寸变化至关重要。对于给定的输入图像大小，在经过不同类型的层之后，输出特征图的尺寸会发生相应的变化。 #### ...
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