CNN中各种各样的卷积

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以及1*1卷积核：https://www.zhihu.com/question/56024942

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Claire_ljy
关注
卷积神经网络（CNN）理解
06-19 1470
深度学习基本概念
CNN常用卷积核
xcwzj123的专栏
02-22 1414
这个魔法阵的权重分布就像一个美丽的山峰，中间高，两边低，使得图像在模糊的同时，还能保持一定的层次感，就像给图像加上了一层梦幻的滤镜。它不管图像中的像素点是什么样的，都一视同仁，直接取周围像素的平均值，让图像变得模糊起来，就像一个大杂烩，把所有的细节都混合在了一起。它能够根据特定的方向，精准地检测出图像中的边缘，就像一个拿着指南针的探险家，在图像的世界里找到那些隐藏在特定方向上的边缘宝藏。这个魔法阵通过增强边缘的对比度，让图像的边缘更加鲜明，就像给图像的边缘涂上了一层鲜艳的色彩，让它们在图像中脱颖而出。
【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 7690
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...
【深度学习】各种各样的卷积形式
Bryce-HJ
01-28 2087
文章目录1、2D卷积2、3D卷积3、1×1卷积4、转置卷积（反卷积）5、Dilated Convolution （空洞卷积或扩张卷积）6、空间可分离卷积（没见用过）7、分组卷积8、深度可分离卷积9、可变形卷积10 对齐卷积 Alignment Convolution 开始之前首先学习一个单词热热身： sibling 英[ˈsɪblɪŋ] n. 兄; 弟; 姐; 妹; 1、2D卷积      把普通的卷积过程看作是在输入层中滑动一个三维filter。其中，输入层和filter具有相同的通道数。三维fil
变形卷积核、可分离卷积？卷积神经网络中十大拍案叫绝的操作。
mmc2015的专栏
08-31 2万+
总结的非常好，故转来，如果侵权，请告知，会及时删掉。 大家还是去看原文好，作者的文章都不错： https://zhuanlan.zhihu.com/p/28749411 https://www.zhihu.com/people/professor-ho/posts 写文章 变形卷积核、可分
卷积的各种形式
yqtao的博客
09-16 2074
1、卷积的各种结构：Convolution arithmetic tutorial2、如何理解转置卷积(transpose conv) 如何理解深度学习中的deconvolution networks？
史上最全！多图带你读懂各种常见卷积类型
Harrytsz的博客
06-09 5213
史上最全！多图带你读懂各种常见卷积类型 by 啦啦啦2 01 If you’ve heard of different kinds of convolutions in Deep Learning (e.g. 2D / 3D / 1x1 / Transposed / Dilated (Atrous) / Spatially Separable / Depthwise Separable / Fl...
一次运用 CNN 卷积神经网络训练验证码识别模型的尝试
08-14
由于验证码图像可能具有各种各样的扭曲和噪声，模型训练需要大量的标注数据和迭代次数，以确保模型能够学习到识别验证码所需的复杂特征。此外，为了防止模型过拟合，可以采用正则化技术如dropout和权重衰减，或者...
cnn卷积神经网络反向传播,cnn正向传播和反向传播
m0_54846070的博客
08-15 1985
下面我尽可能地用简单的语言来阐述下我的看法（叙述中假设你已经大致知道什么是深度学习和神经网络：大数据和高性能计算在如今的互联网时代，都让神经网络有了前所未有的“更深”的可能，一批新方法被发明出来（DenoiseAutoencoder、图像识别中，他提出了利用RBM预训练的方法。几年后人们发现？3，抛砖引玉。在这个框架下？...
卷积神经网络CNN模块化剖析
ch18328071580的博客
07-03 4121
本文简要介绍了深度学习的发展。然后对卷积神经网络的几个模块进行了剖分讲解，包括：卷积层，池化层，非线性激活函数，全连接层以及损失函数和优化方法。搞懂了这些模块之后，你就可以去读文章啦！
CNN中各种卷积核
weixin_40533355的博客
03-14 4612
一、卷积概念 通俗易懂的说，就是，输出 = 输入 * 系统。 对于图像处理来说，用一个模板和一幅图像进行卷积，对于图像上的一个点，让模板的原点和该点重合，然后模板上的点和图像上对应的点相乘，然后各点的积相加，就得到该点的卷积值。对图像上的每个点都这样处理。由于多数模板都对称，所以模板不旋转。 卷积是一种积分运算，用来求两个曲线重叠区域面积。可以看作加权求和，可以用来消除噪声、特征增强。 把一...
再看CNN中的卷积
GavinZhou的博客
05-25 7552
这两天在看CS231n的课程笔记，结合着原版英文和知乎上中文版翻译在看，确实Andrej Karpathy写的很棒，很多都是些实践经验不仅仅是理论知识. 我结合着自己的理解和Karpathy的介绍，重新看确实又收获了不少，以前觉得不明白的地方现在也清晰了，所以重新写这个重看篇，仅供参考CNN的组成 convolution layer pooling layer
一文了解各种卷积结构原理及优劣
jp_666的博客
07-31 1345
卷积神经网络作为深度学习的典型网络，在图像处理和计算机视觉等多个领域都取得了很好的效果。 卷积 首先，定义下卷积层的结构参数。 卷积核大小（Kernel Size）：定义了卷积操作的感受野。在二维卷积中，通常设置为3，即卷积核大小为3×3。 步幅（Stride）：定义了卷积核遍历图像时的步幅大小。其默认值通常设置为1，也可将步幅设置为2后对图像进行下采样
各种卷积方式的最全讲解
weixin_43702653的博客
03-30 1万+
各种卷积方式的最全讲解
CNN中卷积方式大汇总
Maan_liaa的博客
01-29 2812
1.原始版本 最早的卷积方式还没有任何骚套路，那就也没什么好说的了。 见下图，原始的conv操作可以看做一个2D版本的无隐层神经网络。 附上一个卷积详细流程： 【TensorFlow】tf.nn.conv2d是怎样实现卷积的？ - 优快云博客 代表模型： LeNet：最早使用stack单卷积+单池化结
最容易理解的对卷积(convolution)的解释
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bitcarmanlee的博客
01-25 31万+
啰嗦开场白读本科期间，信号与系统里面经常讲到卷积(convolution)，自动控制原理里面也会经常有提到卷积。硕士期间又学了线性系统理论与数字信号处理，里面也是各种大把大把卷积的概念。至于最近大火的深度学习，更有专门的卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)，在图像领域取得了非常好的实际效果，已经把传统的图像处理的方法快干趴下了。啰啰嗦嗦说了这么多卷积，惭
阿里云Qwen3系列模型部署微调评测
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wys的专栏
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让算力成为公共服务：用大规模的通用计算，帮助客户做从前不能做的事情，做从前做不到的规模。让数据成为生产资料：用数据的实时在线，帮助客户以数据为中心改变生产生活方式创造新的价值。
torch神经网络入门级设备测试
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09-07 909
本文介绍了一个基于PyTorch的CPU与GPU性能评估系统，用于比较不同硬件在求解常微分方程(ODE)的神经网络模型中的计算效率。系统包含以下核心功能： 自动检测CUDA可用性及GPU配置 构建多层前馈神经网络模型求解二阶ODE 性能基准测试：分别在CPU/GPU上运行相同训练任务，计算加速比 内存使用分析：对比CPU/GPU张量的内存占用情况 梯度计算专项测试：评估反向传播耗时差异 评估结果显示，在处理大规模数据(≥5000个数据点)时，GPU凭借并行计算优势可获得显著加速效果。系统适用于科研人员优化物
AI驱动的软件测试：革命性的自动化、缺陷检测与实验优化
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人工智能（AI）和机器学习（ML）技术的融入，正在从根本上重塑软件测试的格局，将其从一种主要是手动的、重复性的任务转变为一种智能的、预测性的、且持续优化的过程。*说明：多臂老虎机算法（MAB）由于将更多流量分配给了更好的版本B，其累积回报（点击次数）的增长速度远快于传统A/B测试（固定50/50分流）。： 利用NLP技术（如文本分类）自动分析新提交的Bug报告的内容、标题和描述，将其自动分类（如“前端UI问题”、“后端API错误”），并推荐或分配给最合适的开发人员（基于谁修改了相关代码文件）。
MATLAB卷积神经网络CNN图像分类实战教程
8. 高级CNN模型：随着深度学习技术的发展，出现了各种各样的高级CNN架构，如AlexNet、VGGNet、GoogLeNet、ResNet等，这些模型通过不同的网络结构设计来提高分类准确度。 以上知识点概述了卷积神经网络CNN进行图像...
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