卷积 全连6.1
CNN卷积神经
1.概念 CNN -> 深度学习模型，主要用于图像识别、语音识别、自然语言处理等。 2.卷积操作 1.滑动卷积核(一个小矩阵、滤波器)对输入图像进行特征提取 2.滑动在图像上，对每个位置的像素进行加权求和 -> 新的输出矩阵(特征图) $$y[i] = (w * x)[i] = sum(j=0 to ......
卷积神经网络理论
卷积基本概念 卷积操作 感受野计算 RFi = ( RFi+1 - 1)x si +Kisi为第i层的步长，Ki为第i层卷积核大小。 数据填充 图像填充后卷积输出的维度： n：图像大小 f：卷积核大小 p：填充的层数 s：卷积核的步幅 卷积模式 Full：全填充，扩大原图Same：填充保持原图大小V ......
聊聊池化层和步长为2的卷积层
摘要：对于池化层和步长为2的卷积层来说，个人的理解是这样的，池化层是一种先验的下采样方式，即人为的确定好下采样的规则；而对于步长为2的卷积层来说，其参数是通过学习得到的，采样的规则是不确定的。 本文分享自华为云社区《对于池化层和步长为2的卷积层的一些思考》，作者： 李长安。 引言 对于池化层和步长为 ......
神经网络基础部件-卷积层详解
本文深度讲解了卷积计算的原理，并详细介绍了构成所有卷积网络主干的基本元素，包括卷积层本身、填充(padding)和步幅 (stride)的基本细节、用于在相邻区域汇聚信息的汇聚层(pooling)，最后给出卷积层和汇聚层的代码示例和CNN框架结构图。 ......