卷积神经网络
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CNN卷积神经网络的卷积层、池化层的输出维度计算公式
卷积层Conv的输入：高为h、宽为w，卷积核的长宽均为kernel，填充为pad,步长为Stride（长宽可不同，分别计算即可），则卷积层的输出维度为： 其中上开下闭开中括号表示向下取整。 MaxPooling层的过滤器长宽设为kernel*kernel，则池化层的输出维度也适用于上述公司计算。 具体计算可以AlexNet为例。
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Pytorch-卷积神经网络CNN之lenet5的Pytorch代码实现
先说一个小知识，助于理解代码中各个层之间维度是怎么变换的。 卷积函数：一般只用来改变输入数据的维度，例如3维到16维。 Conv2d() Conv2d(in_channels:int,out_channels:int,kernel_size:Union[int,tuple],stride=1,padding=o): “”” :param in_channel…
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Pytorch-卷积神经网络CNN之ResNet的Pytorch代码实现
先说一个小知识，助于理解代码中各个层之间维度是怎么变换的。 卷积函数：一般只用来改变输入数据的维度，例如3维到16维。 Conv2d() Conv2d(in_channels:int,out_channels:int,kernel_size:Union[int,tuple],stride=1,padding=o): “”” :param in_channel…
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卷积+池化+卷积+池化+全连接2
#!/usr/bin/env pythonimport tensorflow as tffrom tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data# In[2]:mnist = input_data.read_data_sets(‘MNIST_data’, one_hot=True)# 每个批次的大小…
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卷积+池化+卷积+池化+全连接
#!/usr/bin/env pythonimport tensorflow as tffrom tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data# In[2]:mnist = input_data.read_data_sets(‘MNIST_data’, one_hot=True)# 每个批次的大小…
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空洞卷积（dilated convolution）
论文：Multi-scale context aggregation with dilated convolutions 简单讨论下dilated conv，中文可以叫做空洞卷积或者扩张卷积。首先介绍一下dilated conv诞生背景[4]，再解释dilated conv操作本身，以及应用。 首先是诞生背景，在图像分割领域，图像输入到CNN（典…
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FCN-全卷积网络
CNN 与 FCN 通常CNN网络在卷积层之后会接上若干个全连接层, 将卷积层产生的特征图(feature map)映射成一个固定长度的特征向量。以AlexNet为代表的经典CNN结构适合于图像级的分类和回归任务，因为它们最后都期望得到整个输入图像的一个数值描述（概率），比如AlexNet的ImageNet模型输出一个1000维的向量表示输入图像属于每一类的…
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PyTorch——深度可分离卷积（一）
1、深度可分离卷积 Depthwise Separable Convolution （一）结构 实质上是将标准卷积分成了两步：depthwise卷积和pointwise卷积。 标准卷积： depthwise卷积： pointwise卷积： 2、代码实现 [32, 3, 224, 224] ——> [32, 64, 112, 112] 1 import …
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第三次作业：卷积网络神经
【第一部分】视频学习心得及问题总结 1.视频学习心得 蔺一迪：老师在第一节中首先介绍了深度学习的一些数学基础包括线性代数中矩阵线性变化、秩的概念，以及低秩近似等内容，还讲述了损失函数、误差函数等内容。 第二节中，讲述了卷积网络。新的神经网络的提出必然能够解决一些现有问题，因为传统神经网络权重矩阵的参数过多，会导致过拟合现象，因此提出了卷积神经网络。卷积网络由…
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[PyTorch 学习笔记] 3.2 卷积层
本章代码：https://github.com/zhangxiann/PyTorch_Practice/blob/master/lesson3/nn_layers_convolution.py 这篇文章主要介绍了 PyTorch 中常用的卷积层，包括 3 个部分。 卷积有一维卷积、二维卷积、三维卷积。一般情况下，卷积核在几个维度上滑动，就是几维卷积。比如在图…
