扩张卷积的优势？？？

功夫过人呀 2021-11-11 11:30:58

扩张卷积的优势？？

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weixin_38498942 2021-11-11

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扩张卷积引入另一个卷积层的参数被称为扩张率。这定义了内核中值之间的间距。扩张速率为2的3x3内核将具有与5x5内核相同的视野，而只使用9个参数。想象一下，使用5x5内核并删除每个间隔的行和列。系统能以相同的计算成本，提供更大的感受野。扩张卷积在实时分割领域特别受欢迎。在需要更大的观察范围，且无法承受多个卷积或更大的内核，可以才用它。

深度学习之空洞卷积原始出处论文，介绍了空洞卷积实现方法以及实现意义。

通过具有多分支扩张卷积块的深度网络进行静态人群场景分析

今天小编就为大家分享一篇Pytorch中膨胀卷积的用法详解，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

使用卷积神经网络处理时间序列，属于最新的处理模型，非常适合处理时间序列

内容概要：本文介绍了一个基于Python实现的TCN-LSTM混合深度学习模型，用于多特征时间序列数据的分类预测。该模型结合时间卷积网络（TCN）和长短期记忆网络（LSTM）的优势，利用TCN的因果卷积与扩张卷积捕获长期时序依赖并提升训练效率，同时通过LSTM强化对序列顺序信息的建模能力。项目涵盖完整的模型架构设计、数据预处理流程、应对高维复杂性与类别不平衡等挑战的解决方案，并提供了核心代码示例，实现了端到端的时间序列分类系统。该方法在工业、金融、医疗等领域具有广泛的应用潜力。; 适合人群：具备一定Python编程和深度学习基础，从事时间序列分析、智能预测等相关工作的研究人员、工程师及高校学生（工作或学习经验1-3年为宜）；; 使用场景及目标：①处理多维传感器、金融行情、医疗监测等多特征时间序列分类任务；②解决传统RNN模型训练慢、梯度消失等问题；③提升复杂时序数据下的模型准确性、鲁棒性与泛化能力；④构建可部署的自动化智能预测系统；阅读建议：建议结合代码示例深入理解TCN与LSTM的融合机制，重点关注数据维度转换、残差连接、扩张卷积及门控结构的设计原理，并在实际数据集上复现和调优模型，以掌握其在不同场景下的应用技巧。