卷积神经网络
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使用更小卷积核的作用——参数量和计算量的分析
使用更小的卷积核是当前在保证网络精度的情况下，减少参数的趋势之一，在VGG16中，使用了3个3*3卷积核来代替7*7卷积核，使用了2个3*3卷积核来代替5*5卷积核，这样做的主要目的是在保证具有相同感知野的条件下，提升了网络的深度，在一定程度上提升了神经网络的效果。 以下简单地说明一下小卷积(3*3)对于5×5网络感知野相同的替代性。 关于3个3×3卷积…
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全卷积网络FCN和U-net分割算法优秀笔记收藏
看了下关于分割算法介绍的优秀笔记，把文章收藏记录一下 语义分割–全卷积网络FCN详解 这篇博客对FCN进行了系统的介绍，其中一个重要的知识点就是关于上采样和反卷积上池化，线性插值的介绍，我找了两篇比较容易理解的博客，Mark一下： CNN中的卷积、反卷积与反池化 FCN中反卷积、上采样、双线性插值之间的关系 关于程序方面目前还没去研究，以后遇到了再补一下。…
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cuda-convnet 卷积神经网络 一般性结构卷积核个数 和 输入输出的关系以及输入输出的个数的说明:
卷积神经网络 一般性结构卷积核个数和 输入输出的关系以及输入输出的个数的说明: 以cifar-10为例: Initialized data layer ‘data’, producing3072 outputs Initialized data layer ‘labels’, producing1 outputs Initialized convolutio…
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BZOJ 4827 循环卷积
题意：求两个手环任意旋转对应位置的差值+c的平方最小 设b旋转到k最小，那么先将b扩张一倍构成一圈，那么答案式子就是 将这个式子展开一下，事情就变得有趣了起来 这个式子将a[ ]翻转可以化成卷积形式 …
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(Convolutional Neural Networks)CNN-卷积神经网络学习
参考：http://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/8781543 ( 但其中有部分错误) http://ufldl.stanford.edu/wiki/index.php/UFLDL_Tutorial 卷积的引入，基于三方面考量：一是为了减少全连接网络对于large scale图像的计算复…
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问答：如何改善模型效果、大小卷积核选择。
4：要分阶段考虑： 1）数据预处理：对数据部分优化，更多，数据增强，输入图片resize调节，对图像预处理。 2）模型选择：模型选择，调参数，激活函数，网络结构等。 5：小卷积和大卷积有时会一起用 GoogleNet 1*1 3*3 5*5 7*7 卷积作用就是来特征提取的，对不同范围。
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卷积神经网络中十大拍案叫绝的操作【转】
原文：https://cloud.tencent.com/developer/article/1038802 CNN从2012年的AlexNet发展至今，科学家们发明出各种各样的CNN模型，一个比一个深，一个比一个准确，一个比一个轻量。我下面会对近几年一些具有变革性的工作进行简单盘点，从这些充满革新性的工作中探讨日后的CNN变革方向。 注：水平所限，下面…
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吴恩达《卷积神经网络》课程笔记（1）– 卷积神经网络基础
1. Computer Vision计算机视觉是深度学习应用的主要方向之一。一般的CV问题包括以下三类： Image Classification图像分类，Object detection目标检测，Neural Style Transfer图片风格迁移 下图展示了一个Neural Style Transfer的例子： 使用传统神经网络处理计算机视觉的一个…
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论文导读：面向卷积神经网络的卷积核冗余消除策略
摘要： 本篇论文针对卷积神经网络在训练阶段所需的大量存储与计算资源，提出了一种改进的冗余卷积核消除策略，精简每个卷积层中冗余的卷积核，进而降低模型训练开销，使模型训练过程从云端转移至本地成为可能。 更多深度文章，请关注：https://yq.aliyun.com/cloud 研究背景 近几年来，卷积神经网络(Convolutional Neutral Net…
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变形卷积
@ 目录 一、传统CNN结构存在的问题 二、变形卷积 2.1 带孔卷积 Dialted Conv, 2.2 可变形卷积 Deformable Conv 优点 2.3 深度可分离卷积 2.3.1 Pointwise Convolution 2.3.2 Depthwise Convolution 优缺点 结构固定 无法考虑不同区域不同形变的影响 计算并非最优化 …
