卷积神经网络（CNN）与特殊的卷积

最新推荐文章于 2024-03-30 16:41:33 发布
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文章标签： 人工智能
原文链接：http://www.cnblogs.com/mtcnn/p/9421981.html
本文介绍了通过填充零实现卷积上采样的过程，并展示了如何将3×3的输入通过卷积操作放大到5×5的输出尺寸。讨论了fractionally-strided卷积的概念及其在深度学习中的应用。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

1. fractionally-strided 卷积


SouthEast

如上图示，输入为 3×3 ，想要卷积+上采样成 5×5 的输出。需要首先对原始输入，像素间填充为 0。

这种上采样形式的卷积操作，也被称为：full convolution（全卷积）、in-network upsampling，fractionally-strided convolution。

转载于:https://www.cnblogs.com/mtcnn/p/9421981.html

【光伏预测】卷积神经网络结合支持向量机CNN-SVR光伏预测【含Matlab源码 4212期】
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04-02 906
卷积神经网络结合支持向量机CNN-SVR光伏预测 完整代码和数据，方可运行；数据可直接替换，适合小白！可提供运行操作视频！
几种特殊的卷积（转置卷积，空洞/膨胀卷积····）
jyjy0608的博客
03-28 5516
计算尺寸不被整除只在GoogLeNet中遇到过。卷积向下取整，池化向上取整。 stride为1的时候，当kernel为 3 padding为1或者kernel为5 padding为2 一看就是卷积前后尺寸不变 一：转置卷积 上采样的方法举例：最近邻，双线性插值，双立方插值等 转置卷积：上采样的一种方法，也被称为分数步长卷积或反卷积 转置卷积在论文中：DCGAN 比较容易理解的解释：转置卷积 注：转置卷积会在生成的图像中造成棋盘效应(checkerboard artifacts).本文推荐在使用转置卷积进.
两种特殊卷积：转置卷积和空洞卷积
weixin_45564943的博客
12-11 5055
目录 1.转置卷积 2.空洞卷积 3.总结 1.转置卷积 简介： 我们一般可以通过卷积操作来实现高维特征到低维特征的转换。比如在一 维卷积中，一个5维的输入特征，经过一个大小为3的卷积核，其输出为3维特征。 如果设置步长大于1，可以进一步降低输出特征的维数。但在一些任务中，我们需 要将低维特征映射到高维特征，并且依然希望通过卷积操作来实现。 假设有一个高维向量为和一个低维向量为 如果用仿 射变换来实现高维到低维的映射， 其中为转换矩阵。我们可以很容易地通过转置 W来实现低维到高...
Keras【Deep Learning With Python】CNN卷积神经网络（看不懂你打我系列）
NJU phd 在读。
04-11 658
文章目录前言1 CNN概述2 我的分析3 代码实现4 代码分析6 结果 前言 本文分为CNN讲解和keras实现CNN（mnist数据集）两部分。 1 CNN概述 卷积神经网络（Convolutional Neural Networks / CNNs / ConvNets）与普通神经网络非常相似，它们都由具有可学习的权重和偏置常量(biases)的神经元组成。每个神经元都接收一些输入，并做一些点...
Caffe下卷积神经网络（CNN）中的一些特殊层
jzrita的博客
01-09 822
Batch Normalization 意义： 网络训练时，用来加速收敛速度提醒：  已经将BN集成为一个layer了，使用时需要和scale层一起使用训练的时候，将BN层的use_global_stats设置为false； 测试的时候将use_global_stats设置为true，不然训练的时候会报“NAN”或者模型不收敛 – 师兄的经验，我还没试验过 用法： 详见 残差神经网络
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最新发布
05-22
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实验六卷积神经网络CNN框架的实现与应用.pdf
09-26
实验六卷积神经网络CNN框架的实现与应用 本实验主要目的是掌握卷积神经网络（CNN）的基本原理，并利用 LeNet-5 CNN 框架实现手写数字识别。实验中，我们使用了 MNIST 数据集，初始图像大小为 28*28，并采用了多个卷...
卷积神经网络CNN
06-12
卷积神经网络（Convolutional Neural Network，简称CNN）是深度学习领域中一种重要的神经网络模型，主要用于图像处理和计算机视觉任务。CNN以其独特的结构设计，有效地捕获了图像数据中的空间局部特征，并能进行层次...
卷积神经网络CNN进行图像分类_matlab
04-10
资源名：卷积神经网络CNN进行图像分类_matlab 资源类型：matlab项目全套源码 源码说明： 全部项目源码都是经过测试校正后百分百成功运行的，如果您下载后不能运行可联系我进行指导或者更换。 适合人群：新手及有一定...
用MATLAB实现卷积神经网络CNN，并对图像进行特征提取_cnn图像处理matlab,cnn特征提取matalb
05-26
用MATLAB实现卷积神经网络，并对图像进行特征提取 文件列表： CNN CNN\cnnapplygrads.m CNN\cnnbp.m CNN\cnnff.m CNN\cnnnumgradcheck.m CNN\cnnsetup.m CNN\cnntest.m CNN\cnntrain.m CNN\expand.m CNN\...
1.5卷积神经网络笔记—strided步幅
qq_30979017的博客
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  1.步幅strided=2时卷积计算及相应公式 strided=1时，计算卷积输出矩阵不同位置的值是将滤波器矩阵（右或下）移动一格strided=2时，计算卷积输出矩阵不同位置的值是将滤波器矩阵（右或下）移动2格如上图所得输出矩阵s=strided=步幅，p=padding=填充数量如果不是整数，用下取整方法（也叫对z进行地板除，对z进行向下取整到最近的整数）下取整方法：即当篮框如下图溢出输入...
卷积神经网络详解（卷积，padding，strided，三维卷积，池化层等知识）
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一.边缘检测 1.卷积是如何运算的？ 对应位相乘，具体方法见另一博文https://blog.youkuaiyun.com/qq_40243295/article/details/104391755 卷积运算： python中是conv_forward TensorFlow中是td.nn.conv2d kears中是Conv2D 2.为什么卷积可以做垂直边缘检测呢？卷积是如何工作的？ 如下图所...
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时序区间预测是时序预测领域的重要任务，旨在预测未来一段时间内的目标变量值范围。近年来，深度学习模型在时序预测任务中取得了显著进展。本文提出了一种基于卷积双向长短期神经网络（CNN-BiLSTM）和核密度估计（KDE）的多变量时序区间预测方法。该方法利用CNN提取时序数据的局部特征，并使用BiLSTM学习时序数据的长期依赖关系。此外，本文还利用KDE对预测分布进行建模，从而获得更准确的区间预测结果。引言时序数据广泛存在于各个领域，如金融、能源、医疗等。
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CNN卷积神经网络之RegNet前言设计思路AnyNet设计空间网络结构实验结果消融实验结论 前言 《Designing Network Design Spaces》 论文地址：https://arxiv.org/pdf/2003.13678.pdf 代码：https://github.com/facebookresearch/pycls 何恺明团队在CVPR 2020上发布的论文，提出了RegNet。在相同的训练设计和FLOPs的条件下，RegNet的精度超越了之前最SOTA的EfficientNet，
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weixin_30786657的博客
11-02 486
卷积神经网络模型的历史演化： 0. 核心思想 two main ideas： use only local features 在不同位置上使用同样的特征； 池化层的涵义在于，更高的层次能捕捉图像中更大的范围和区域； 1. feature map 依然是 feature map（特征映射），再次可见，深度神经网络其实就是一种 featu...
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klzhang的专栏
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