作者:十岁的小男孩 目录 单层卷积核计算 三维卷积核计算 Padding=Valid&&Same 总结

CNN(卷积神经网络)的误差反传(error back propagation)中有一个非常关键的的步骤就是将某个卷积(Convolve)层的误差传到前一层的池化(Pool)层上,因为在CNN中是2D反传,与传统神经网络中的1D反传有点细节上的不同,下面通过一个简单的例子来详细分解一下这个反传步骤. 假设在一个CNN网络中,P代表某个池化层,K代表卷积核,C代表卷基层,首先来看一下前向(feed forward)计算,从一个池化层经过与卷积核(Kernel)的运算得到卷积层: 将前向计算的步骤进

一.卷积操作有两个问题: 1. 图像越来越小: 2. 图像边界信息丢失,即有些图像角落和边界的信息发挥作用较少.因此需要padding. 二.卷积核大小通常为奇数 1.一方面是为了方便same卷积padding对称填充,左右两边对称补零: 2.另一方面,奇数过滤器有中心像素,便于确定过滤器的位置.

1.介绍 在大部分传统机器学习场景里,我们先经过特征工程等方法得到特征表示,然后选用一个机器学习算法进行训练.在训练过程中,表示事物的特征是固定的. 后来嘛,后来深度学习就崛起了.深度学习对外推荐自己的一个很重要的点是--深度学习能够自动提取特征.如果你是从 DNN 开始了解深度学习,你会对 "深度学习能够自动提取特征" 很迷茫.但是如果你是从 CNN 开始了解深度学习的,你就会很自然地理解 "深度学习能够自动提取特征". 2.提取特征 CNN 网络主要有两个算子,

一.空洞卷积 空洞卷积是是为了解决基于FCN思想的语义分割中,输出图像的size要求和输入图像的size一致而需要upsample,但由于FCN中使用pooling操作来增大感受野同时降低分辨率,导致upsample无法还原由于pooling导致的一些细节信息的损失的问题而提出的.为了减小这种损失,自然需要移除pooling层,因此空洞卷积应运而生. 所谓空洞卷积,有一种理解就是在卷积核中注入空洞(即0),注入的空洞的数量由参数dilation决定,以 卷积核为例,dilation=2即在卷积核

Weilin Huang——[arXiv2016]Accurate Text Localization in Natural Image with Cascaded Convolutional Text Network 目录 作者和相关链接 背景介绍 方法概括 方法细节 实验结果 总结与收获点 参考文献 作者和相关链接 个人主页:Tong He,黄伟林,乔宇,姚剑 作者简单信息: 论文下载:论文传送门 背景介绍 自底向上方法(bottom up)的一般流程 Step 1: 用滑动窗口或者MSER

最近一直在研究机器学习,看过两本机器学习的书,然后又看到深度学习,对深度学习产生了浓厚的兴趣,希望短时间内可以做到深度学习的入门和实践,因此写一个深度学习系列吧,通过实践来掌握<深度学习>和 TensorFlow,希望做成一个系列出来,加油! 学习内容包括了: 1. 小象学院的<深度学习>课程 2. TensorFlow的官方教程 3. 互联网上跟深度学习相关的教程 整个深度学习,学习的过程是通过一条主线串联起来的,这个知识结构总结的还是蛮好的. 1. 线性回归 - 线性回归是基础

本篇论文是2015年的IBM watson团队的. 论文地址: 这是一篇关于QA问题的一篇论文: 相关论文讲解1.https://www.jianshu.com/p/48024e9f7bb22.http://www.52nlp.cn/qa%E9%97%AE%E7%AD%94%E7%B3%BB%E7%BB%9F%E4%B8%AD%E7%9A%84%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E6%8A%80%E6%9C%AF%E5%AE%9E%E7%8E%B0     

A Survey of Model Compression and Acceleration for Deep Neural Network时s 本文全面概述了深度神经网络的压缩方法,主要可分为参数修剪与共享.低秩分解.迁移/压缩卷积滤波器和知识精炼,论文对每一类方法的性能.相关应用.优势和缺陷等方面进行了独到分析. 研究背景 在神经网络方面,早在上个世纪末,Yann LeCun 等人已经使用神经网络成功识别了邮件上的手写邮编.至于深度学习的概念是由 Geoffrey Hinton 等人首次提出

第6章 GCN的性质 第5章最后讲到GCN结束的有些匆忙,作为GNN最经典的模型,其有很多性质需要我们去理解. 6.1 GCN与CNN的区别与联系 CNN卷积卷的是矩阵某个区域内的值,图卷积在空域视角下卷的是节点的邻居的值,由此粗略来看二者都是在聚合邻域的信息. 再具体来看一些区别与联系: 图像是一种特殊的图数据 图数据经常是非结构化的,能够表达数据间更复杂的关系.考虑对图像进行卷积时卷的是某一像素周围\(3\times3\)的像素,将中间的像素看作节点,那么周围的像素就是其邻居,相当于CNN在

CNN(卷积神经网络)的误差反传(error back propagation)中有一个非常关键的的步骤就是将某个卷积(Convolve)层的误差传到前一层的池化(Pool)层上,因为在CNN中是2D反传,与传统神经网络中的1D反传有点细节上的不同,下面通过一个简单的例子来详细分解一下这个反传步骤. 假设在一个CNN网络中,P代表某个池化层,K代表卷积核,C代表卷基层,首先来看一下前向(feed forward)计算,从一个池化层经过与卷积核(Kernel)的运算得到卷积层: 将前向计算的步骤进

声明: 1. 我和每一个应该看这篇博文的人一样,都是初学者,都是小菜鸟,我发布博文只是希望加深学习印象并与大家讨论. 2. 我不确定的地方用了"应该"二字 首先,通俗说一下,CNN的存在是为了解决两个主要问题: 1. 权值太多.这个随便一篇博文都能解释 2. 语义理解.全连接网络结构处理每一个像素时,其相邻像素与距离很远的像素无差别对待,并没有考虑图像内容的空间结构.换句话说,打乱图像像素的输入顺序,结果不变. 然后,CNN中的卷积核的一个重要特点是它是需要网络自己来学习的.这一点很简

CNN中,1X1卷积核到底有什么作用呢? https://www.jianshu.com/p/ba51f8c6e348 Question: 从NIN 到Googlenet mrsa net 都是用了这个,为什么呢? 发现很多网络使用了1X1卷积核,这能起到什么作用呢?另外我一直觉得,1X1卷积核就是对输入的一个比例缩放,因为1X1卷积核只有一个参数,这个核在输入上滑动,就相当于给输入数据乘以一个系数.不知道我理解的是否正确. Answer [ruirui_ICT]:我来说说我的理解,我认为1×1

转自https://blog.csdn.net/u014114990/article/details/50767786 从NIN 到Googlenet mrsa net 都是用了这个,为什么呢 发现很多网络使用了1X1卷积核,这能起到什么作用呢?另外我一直觉得,1X1卷积核就是对输入的一个比例缩放,因为1X1卷积核只有一个参数,这个核在输入上滑动,就相当于给输入数据乘以一个系数.不知道我理解的是否正确. 我来说说我的理解,我认为1×1的卷积大概有两个方面的作用吧:1. 实现跨通道的交互和信息整合

官方参数解释: Convolution 2D tflearn.layers.conv.conv_2d (incoming, nb_filter, filter_size, strides=1, padding='same', activation='linear', bias=True, weights_init='uniform_scaling', bias_init='zeros', regularizer=None, weight_decay=0.001, trainable=True,

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,下面的见解或许有偏差,望大牛指正.另外只介绍其中具有代表性的模型,一些著名的模型由于原理相同将不作介绍,若有遗漏也欢迎指出. 一.卷积只能在同一组进行吗?-- Group convolution Group convolution 分组卷积,最早在AlexN

CNN中feature map.卷积核.卷积核的个数.filter.channel的概念解释 参考链接: https://blog.csdn.net/xys430381_1/article/details/82529397 作者写的很好,解决了很多基础问题. feather map理解 这个是输入经过卷积操作后输出的结果,一般都是二维的多张图片,在论文图上都是以是多张二维图片排列在一起的(像个豆腐皮一样),它们其中的每一个都被称为\(feature \quad map\) feather map

[深度学习]CNN 中 1x1 卷积核的作用 最近研究 GoogLeNet 和 VGG 神经网络结构的时候,都看见了它们在某些层有采取 1x1 作为卷积核,起初的时候,对这个做法很是迷惑,这是因为之前接触过的教材的例子中最小的卷积核是 3x3 ,那么,1x1 的卷积核有什么意义呢? 最初应用 1x1 卷积核的神经网络是 Network In Network,然后 GoogLeNet 和 VGG 也不约而同的更正了. 他们在论文中解释,大概有下面 2 个意义. 1.增加网络的深度 这个就比较好理解

本篇介绍卷积层的线性部分 一.与全连接层相比卷积层有什么优势? 卷积层可以节省参数,因为卷积运算利用了图像的局部相关性——分析出一小片区域的特点,加上Pooling层(汇集.汇聚),从附近的卷积结果中再采样选择一些高价值的信息,让特征向少而精的方向前进. 全连接层相当于考虑全局(整张图像)的特征 二.卷积的另一种解释 傅里叶变换:将数据从空间域的展示形式转变到频率域的形式. 理解:图像比作一道做好的菜,傅里叶变换就是找出这道菜具体 的配料及各种配料的用量. 图像中,低频信息是大体轮廓(整体),高

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.