神经网络中关于卷积池化的计算

最新推荐文章于 2024-08-02 03:58:58 发布
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#神经网络 #卷积计算 #池化计算 #机器学习 #卷积

输入图片大小为200×200，依次经过一层卷积（kernel size 5×5，padding 1，stride 2），pooling（kernel size 3×3，padding 0，stride 1），又一层卷积（kernel size 3×3，padding 1，stride 1）之后，输出特征图大小为：97

解析：


一层卷积 ：

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卷积层计算公式 和 池化层计算公式及简单示例与常见问题解析 全网最详细
qq_17405059的博客
01-13 3314
通过这些简单公式，可以迅速计算出卷积层和池化层的输出维度及参数数量。这对设计卷积神经网络和理解其内部结构至关重要，也有助于对模型进行调试、优化和部署。Tip: 由于官方实现里通常会在计算卷积/池化输出时使用Floor运算（向下取整），所以在实际编程或搭建网络的过程中，要格外留意输入大小和步幅、填充之间的匹配关系，才能得到期望的输出尺寸。END以上就是卷积层和池化层的核心计算公式及简单示例。如果你对卷积神经网络有更多问题，欢迎进一步提问或留言讨论！
卷积神经网络经过卷积/池化之后的图像尺寸及参数个数以及FLOPs
xiaohuihui1994的博客
10-25 7128
设输入图像尺寸为WW3，卷积核尺寸为F，步幅为S，Padding使用P,共有M个卷积核，则经过该卷积层后输出的图像尺寸为： (W-F+2P)/S + 1    *  &
cnn卷积神经网络（计算过程详析）
shuijinghua的博客
04-11 1万+
参考网址 https://baijiahao.baidu.com/s?id=1589737422764153386&wfr=spider&for=pc https://www.cnblogs.com/skyfsm/p/6790245.html 一般的神经网络结构如下 CNN卷积神经网络可以被分为许多层，其层级结构一般为 • 数据输入层/ Input laye...
深度之眼Pytorch打卡（十六）：Pytorch卷积神经网络部件——池化、反池化与其他层
意疏的学习笔记
08-18 3599
前言   前面两篇笔记写了卷积神经网络的两个部件，即卷积层与反卷积层，这篇笔记写池化层与反池化层。池化是一种很重要的下采样方法，它像水池一样汇集一个小区域加粗样式内的值，并总结浓缩成一个值输出，常用的有最大池化Maxpooling——选择最大值输出，和平均池化Average Pooling——取平均值作为输出。反池化，是一种和转置卷积类似的上采样方法，在 ...
深度学习的9种池化方法
whaosoft143ai的博客
05-19 6378
CNN通常使用空间下采样层来缩小特征图，以实现更大的接受场和更少的内存消耗，但对于某些任务而言，这些层可能由于不合适的池化策略而丢失一些重要细节，最终损失模型精度。随机池化只需对特征图中的元素按照其概率值大小随机选择，即元素值大的被选中的概率也大，而不像max-pooling那样，永远只取那个最大值元素，这使得随机池化具有更强的泛化能力。DPP池化允许缩减规模以专注于重要的结构细节，可学习的参数控制着细节的保存量，此外，由于细节保存和规范化相互补充，DPP可以与随机合并方法结合使用，以进一步提高准确率。
基于密集卷积神经网络的全卷积池化算法.pdf
09-25
《基于密集卷积神经网络的全卷积池化算法》这篇论文揭示了池化层在CNN中的可替代性，并提出了一种基于DenseNets的全卷积池化新方法，这种方法在保持甚至提高图像识别精度的同时，简化了网络结构，降低了计算负担。...
pytorch中的卷积和池化计算方式详解
09-18
在PyTorch中，卷积和池化是深度学习中常用的操作，对于图像处理和神经网络模型构建至关重要。本文将详细解析PyTorch中的这两种计算方式。 首先，我们来看看卷积层（Conv2d）。PyTorch的`torch.nn.Conv2d`模块允许...
Visio画的卷积神经网络结构图模板【包含卷积池化操作的绘图，以及线性层的绘图】
09-26
卷积神经网络...总结起来，这个Visio神经网络结构模板是学习和展示CNN结构的有效工具，它通过清晰的图形化表示，帮助用户深入理解卷积、池化和线性层的运作机制，对于提升在深度学习领域的实践能力大有裨益。
深度学习图像处理03：卷积神经网络——卷积和池化
qq_35284513的博客
03-26 1754
卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNNs）是深度学习领域的一项革命性技术，在图像处理和计算机视觉任务中表现出了卓越的性能。自从LeCun等人在20世纪90年代初期提出，CNN已经成为了各种视觉识别任务的核心技术，包括图像分类、对象检测和图像分割等。CNN之所以有效，是因为它们能够自动且有效地从大量未标记的数据中学习到复杂的特征表示，这一点在传统的机器学习方法中是很难实现的。
全局平均池化
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u012370185的博客
07-12 4万+
全局平均池化是在论文Network in Network中提出的，原文中全局平均池化的作用和优点： 思想：对于输出的每一个通道的特征图的所有像素计算一个平均值，经过全局平均池化之后就得到一个 维度==类别数 的特征向量，然后直接输入到softmax层 作用：代替全连接层，可接受任意尺寸的图像 优点：1）可以更好的将类别与最后一个卷积层的特征图对应起来（每一个通道对应一种...
【卷积神经网络】池化层【计算和python代码】
最新发布
逐梦苍穹的博客
08-02 1300
【卷积神经网络】池化层【计算和python代码】
卷积神经网络卷积层池化层输出计算公式
weixin_45199303的博客
10-08 8929
1. 卷积层： 输出矩阵大小为x、输入矩阵大小为n、卷积核大小为f、步长为s、padding 填充为p x=（n-f+2p）/s +1 所得x的数值如果为小数，则向下取值 2.池化层: 输出矩阵大小为x1 x=（n-f）/s +1 所得x的数值如果为小数，则向下取值。因为大多数池化层没有padding ...
【深度学习】卷积神经网络的卷积层和池化层计算
Daycym的博客
11-07 1万+
简介 \quad\quad卷积神经网络（Convolutional neural network, CNN），属于人工神经网络的一种，被应用于图像识别、语音识别等各种场合。 \quad\quad我们知道，神经网络的基本组成包括输入层、隐藏层、输出层。卷积神经网络的特点就在于隐藏层分为卷积层和池化层。 卷积层，通过一块卷积核在原始图像上平移来提取特征，每一个特征就是一个特征映射； 池化层，通过汇聚...
卷积向下取整 池化向上取整
风信子的猫Redamancy的快乐星球
07-22 3539
卷积向下取整 池化向上取整 在我计算GoogLeNet的每一步的图片的尺寸的时候 我运用卷积的计算公式对对我们的图片的尺寸进行计算，却发现是不行的，我就很疑惑 我用的是一下公式 （1）输入数据体的尺寸是W1×H1×D1W_1 \times H_1 \times D_1W1​×H1​×D1​ （2）四个超参数： 滤波器数量K 滤波器空间尺寸F 滑动步长S 零填充的数量P （3）输入数据体的尺寸为W2×H2×D2W_2 \times H_2 \times D_2W2​×H2​×D2​，其中W2=W1−F+2
深度学习|卷积神经网络之池化层
m0_38090787的博客
08-02 835
池化层 设任意二维数组 X 的 i 行 j 列的元素为 X[i, j] 。如果我们构造的卷积核输出 Y[i, j]=1 ，那么说明输⼊入中 X[i, j] 和 X[i, j+1] 数值不一样。这可能意味着物体边缘通过这两个元素之间。但实际图像⾥里，我们感兴趣的物体不会总出现在固定位置：即使我们连续拍摄同⼀个物体也极有可能出现像素位置上的偏移。这会导致同⼀个边缘对应的输出可能出现在卷积输出 Y 中的不同位置，进而对后面的模式识别造成不便。 池化层的作用 为了缓解卷积层对位置的过度敏感性 二维最大池化层和平均池
深度学习入门（二十六）卷积神经网络——池化层
ElysiumAILab
11-07 1397
课件 池化层 二维最大池化 填充、步幅和多个通道 平均池化层 总结 教材 1 最大池化层和平均池化层 2 填充和步幅 3 多个通道 4 小结
CNN中卷积层和池化层的计算
张小猪的家
06-07 4851
使用卷积神经网络时候需要搞清楚卷积层输入输出的尺寸关系，计算公式如下： 这么说很抽象，举个例子，这是pytorch官方给的手写字识别的网络结构： https://pytorch.org/tutorials/beginner/blitz/neural_networks_tutorial.html#sphx-glr-beginner-blitz-neural-networks-tutorial-py 这里是网络结构图： 这是对应的代码： import torch import torch.nn as nn
卷积神经网络---详解卷积运算、池化操作(Pooling)
weixin_49145300的博客
04-17 5492
图像在计算机中的本质是卷积运算中多通道（例如64通道）与颜色无关，指的是每个特征图所提取的特征所提取的特征。
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