卷积神经网络
-
图像经过卷积后的尺寸计算公式
Image size after convolusion: $frac{n-k+2p}{s}+1$ where n is the width (or height) of the image, k is the kernel size, p is the padding, s is the stride. 上面公式…
-
【CNN】理解卷积神经网络中的通道 channel
转自 https://blog.csdn.net/sscc_learning/article/details/79814146
-
卷积神经网络的卷积核大小、个数，卷积层数如何确定呢？
转载TonySure 最后发布于2019-07-08 09:47:19 阅读数 7521 收藏 https://yq.aliyun.com/articles/610509 卷积神经网络的卷积核大小、卷积层数、每层map个数都是如何确定下来的呢？看到有些答案是刚开始随机初始化卷积核大小，卷积层数和map个数是根据经验来设定的，但这个里面应该是有深层次…
-
【机器学习】卷积层，池化层，全连接层，BN层作用；CNN 网络参数数量的计算
官方文档：https://keras.io/layers/convolutional/#zeropadding2d https://blog.keras.io/building-powerful-image-classification-models-using-very-little-data.html VGG16架构 https://www.cnblog…
-
TensorFlow——CNN卷积神经网络处理Mnist数据集
CNN卷积神经网络处理Mnist数据集 CNN模型结构： 输入层：Mnist数据集（28*28） 第一层卷积：感受视野5*5，步长为1，卷积核：32个 第一层池化：池化视野2*2，步长为2 第二层卷积：感受视野5*5，步长为1，卷积核：64个 第二层池化：池化视野2*2，步长为2 全连接层：设置1024个神经元 输出层：0~9十个数字类别 代码实现：…
-
利用卷积神经网络实现MNIST手写数据识别
代码： import torch import torch.nn as nn import torch.utils.data as Data import torchvision # 数据库模块 import matplotlib.pyplot as plt torch.manual_seed(1) # reproducible # Hyper Parame…
-
卷积网络输出尺寸计算及卷积核相关
先定义几个参数 输入图片大小 W×W Filter大小 F×F 步长 S padding的像素数 P 于是我们可以得出 N = (W − F + 2P )/S+1 卷积核：一个卷积核只有三维，卷积核的厚度对应的被卷积特征的通道数，卷积核的个数对应卷积后的输出特征的通道数。
-
filter 与 kernel ,卷积的理解
在本文中，我尽量使用简单明了的方式向大家解释深度学习中常用的几种卷积，希望能够帮助你建立学习体系，并为你的研究提供参考。 Convolution VS Cross-correlation 卷积是一项在信号处理、视觉处理或者其他工程/科学领域中应用广泛的技术。在深度学习中，有一种模型架构，叫做Convolution Neural Network。深度学习中的卷…
-
Tensorflow–一维离散卷积
一维离散卷积的运算是一种主要基于向量的计算方式 一.一维离散卷积的计算原理 一维离散卷积通常有三种卷积类型：full卷积，same卷积和valid卷积 1.full卷积 full卷积的计算过程如下：K沿着I顺序移动，每移动一个固定位置，对应位置的值相乘，然后对其求和 其中K称为卷积核或者滤波器或者卷积掩码 2.valid卷积 从full卷积的计算过程可知，如…
-
Tensorflow–卷积的梯度反向传播
一.valid卷积的梯度 我们分两种不同的情况讨论valid卷积的梯度：第一种情况，在已知卷积核的情况下，对未知张量求导(即对张量中每一个变量求导)；第二种情况，在已知张量的情况下，对未知卷积核求导(即对卷积核中每一个变量求导) 1.已知卷积核，对未知张量求导 我们用一个简单的例子理解valid卷积的梯度反向传播。假设有一个3×3的未知张量x，以及已知的2x…
