卷积优化的主要思路？？

辣菜小组组长 2021-08-26 14:14:25

卷积优化的主要思路？？

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weixin_38498942 2021-08-26
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内存换取时间，乘法优化，详细的可以看下： https://blog.csdn.net/weixin_38740463/article/details/90181264

反卷积实现及优化
前言 毕设关于文本检测算法，优化思路中有关于反卷积操作。首先让我们了解一下反卷积操作：反卷积就是卷积的反操作，但是通常情况下反卷积被用来和池化对应起来。被认为是池化的逆操作。原因是池化的作用是缩小图片大小，而池化恰好和他相反。 下面让我们看两种反卷积。 反卷积 可以看到反卷积有两种，当不同步长时采用不同方式。注意一下，由于反卷积对应的卷积操作，认为是卷积的逆过程。所以步长是对应正卷积的步长，然后在用逆向过来所以才会产生这样的区别。 附上TensorFlow函数：tf.nn.conv2d_transpose
如何从频域的角度解释CNN（卷积神经网络）？
链接：https://www.zhihu.com/question/59532432/answer/1510340606编辑：深度学习与计算机视觉声明：仅做学术分享，侵删时域卷积=频域乘...
卷积神经网络(CNN)
学习目标 1、什么是卷积神经网络(CNN)？ 2、卷积神经网络与普通网络有何区别？ 3、卷积的工作原理？ 4、卷积神经网络的神经元结构是怎么样的？ 5、卷积神经网络的网络一共包含几层？ 6、样本数据是以怎么样的方式喂入卷积神经网络的？ 一、概览 卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）是一种前馈的神经网络，通过卷积操作，它的人工神经元可以响应一部分覆盖范围内的周围单元。在实际使用中，特征有多种多样、成百上千，卷积神经网络中的卷积核参数不能通过手动赋值，需要通过不断训
多尺寸卷积核在卷积神经网络中的应用
未来，随着深度学习领域的不断发展和创新，多尺寸卷积核的应用将会更加广泛，同时也需要进一步解决其带来的挑战，以更好地发挥其在卷积神经网络中的作用。传统的卷积神经网络中，卷积核的尺寸通常由设计者根据经验或实验来确定，这种固定尺寸的卷积核在特定任务上可能表现良好，但对于不同尺寸的特征，传统卷积核可能无法充分捕捉到其信息。引入多尺寸卷积核的思想可以一定程度上解决传统卷积核的局限性。通过不断的研究和探索，相信多尺寸卷积核在未来会在卷积神经网络的应用中发挥越来越重要的作用，为各种任务的解决提供更加有效的方法和手段。
卷积神经网络优化技巧：提升性能与降低复杂度
1.背景介绍 卷积神经网络(Convolutional Neural Networks，简称CNN)是一种深度学习模型，主要应用于图像和视频处理领域。由于其强大的表示能力和优秀的性能，CNN已经成为计算机视觉、自然语言处理和其他领域的核心技术。然而，随着模型规模的逐步扩大，CNN的计算复杂度也随之增加，导致训练和推理过程中的性能问题。为了解决这些问题，研究者们不断地探索各种优化技巧，以提升性能并...
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