卷积层(1D,2D,3D..反卷积)
文章目录
- 1d/2d/3d卷积
- 卷积-nn.Conv2d()
- 尺寸计算
- 转置卷积-nn.ConvTranspose
- nn.ConvTranspose代码
- 尺寸计算
1d/2d/3d卷积
卷积运算:卷积核在输入信号(图像)上滑动,相应位置上进行乘加
卷积核:又称为滤波器,过滤器,可认为是某种模式,某种特征。
卷积过程类似于用一个模版去图像上
寻找与它相似的区域,与卷积核模式
越相似,激活值越高,从而实现特征
提取
AlexNet卷积核可视化,发现卷积核学习
到的是边缘,条纹,色彩这一些细节模式
卷积维度:一般情况下,卷积核在几个维度上滑动,就是几维卷积
卷积-nn.Conv2d()
nn.Conv2d
功能:对多个二维信号进行二维卷积
主要参数:
• in_channels:输入通道数
• out_channels:输出通道数,等价于卷积核个数
• kernel_size:卷积核尺寸
• stride:步长
• padding :填充个数
• dilation:空洞卷积大小
• groups:分组卷积设置
• bias:偏置
尺寸计算
转置卷积-nn.ConvTranspose
转置卷积又称为反卷积(Deconvolution)和部分跨越卷积(Fractionally-strided Convolution) ,用于对图像进行上采样(UpSample)
nn.ConvTranspose代码
nn.ConvTranspose2d
功能:转置卷积实现上采样
主要参数:
• in_channels:输入通道数
• out_channels:输出通道数
• kernel_size:卷积核尺寸
• stride:步长
• padding :填充个数
• dilation:空洞卷积大小
• groups:分组卷积设置
• bias:偏置
尺寸计算
卷积层(1D,2D,3D..反卷积)相关推荐
- [十三]深度学习Pytorch-卷积层(1D/2D/3D卷积、卷积nn.Conv2d、转置卷积nn.ConvTranspose)
0. 往期内容 [一]深度学习Pytorch-张量定义与张量创建 [二]深度学习Pytorch-张量的操作:拼接.切分.索引和变换 [三]深度学习Pytorch-张量数学运算 [四]深度学习Pytor ...
- 1D/2D/3D卷积详解
目录 概述 1D卷积 2D卷积 3D卷积 概述 1D/2D/3D卷积计算方式都是一样的,其中2D卷积应用范围最广.与全连接层相比,卷积层的主要优点是参数共享和稀疏连接,这使得卷积操作所需要学习的参数数 ...
- 深度学习之卷积、全连接、反卷积等
全连接参考1:https://zhuanlan.zhihu.com/p/32819991 全连接参考2:代码实现 神经网络前后传输 CNN中卷积.池化的前向与反向传播: CNN卷积神经网络和反向传播( ...
- 卷积层数量过多的缺点,卷积积分的被积函数
将原模型中的卷积层(卷积核为5*5)全部替换成两个3*3级联的卷积层(就像VGG模型)训练误差一直为2.3不变 用局部连接而不是全连接,同时权值共享. 局部连接的概念参考局部感受域,即某个视神经元仅考 ...
- pytorch 反卷积 可视化_手推反卷积
先手推卷积热个身 在推导反卷积之前,先推导一下卷积. 假设输入为 ,卷积核为 ,输出大小的计算公式为 .当 时,输出为 . 将输入矩阵转成一个 的列阵,卷积核扩展为 的矩阵,即 则 , 所以 . 用p ...
- vgg16卷积层的计算量_卷积神经网络VGG16详解
VGG网络图如下,本文要深入讲解的是很常用的VGG16网络.在看懂VGG16网络之前,先补一下卷积神经网络的知识,然后用代码实例来更好说明VGG16网络 VGG网络 图片数据如何输入? 彩色图像有RG ...
- 声音反卷积matlab,用MATLAB做反卷积
关键词:反卷积 MATLAB fft 频移 分母中频谱零点 卷积核 %========================================================== ...
- vgg16卷积层的计算量_卷积神经网络VGG16参数数量的计算和理解
先说一下我对神经网络的理解:神经网络就是用巨量的简单的非线性函数组合起来拟合复杂的未知函数.比如,人类识别不同的物体.识别不同动物.不同植物是个复杂的未知函数.虽然未知,但没事,我们的神经网络可以用巨 ...
- 【故障诊断】基于最小熵反卷积、最大相关峰度反卷积和最大二阶环平稳盲反卷积等盲反卷积方法在机械故障诊断中的应用研究(Matlab代码实现)
最新文章
- vector的初始化和遍历
- k3运行linux,首个Kubernetes操作系统k3OS,附主要功能介绍
- CycleGAN:图片风格,想换就换 | ICCV 2017论文解读
- C++尽可能使用const
- PYG教程【三】对Cora数据集进行半监督节点分类
- Sereja and Brackets CodeForces - 380C (线段树+分治思路)
- 下面属于javascript内部对象的有_JavaScript从零开始——面向对象编程(2)
- IOS微信API异常:unrecognized selector sent to instance 0x17005c9b0‘
- 最新Tuxera NTFS for mac2020读写NTFS磁盘工具 更新详情介绍
- junit4同一时候測试多个測试类
- ASP.NET MVC系列 框架搭建(二)之仓储层的优化
- 自己建网站的步骤及方法
- android mixpanel可视化埋点框架解析
- HTML 字体图标的引入
- Android+Blockly大作业(含登录注册系统、碎片式浏览、Blockly设计)
- 深度学习人脸检测与人脸识别
- el-table筛选数据
- LaTeX soul包
- SwinUnet官方代码训练自己数据集(单通道灰度图像的分割)
- [python]判断麻将和牌算法