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卷积网络中特征的N种使用方式-5
程序员研修院
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2023-01-12 15:17:18
课时名称
课时知识点
卷积网络中特征的N种使用方式-5
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卷积网络中特征的N种使用方式-5
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卷
积
网络
中
特征
的N种
使用
方式
卷
积
神经
网络
视频教程,该课程以卷
积
神经
网络
处理图像为例,探讨了卷
积
得到的
特征
图(feature maps)的特性和运用,展示了
特征
在数据重建、图像生成、对抗样本、相似图查找等等领域的广泛运用,并辅以代码示例,帮助学员更好地理解深度学习和传统机器学习,乃至传统计算机视觉的关系。
卷
积
网络
中
特征
的N种
使用
方式
-CSDN公开课-专题视频课程
本课程以卷
积
神经
网络
处理图像为例,探讨了卷
积
得到的
特征
图(feature maps)的特性和运用,展示了
特征
在数据重建、图像生成、对抗样本、相似图查找等等领域的广泛运用,并辅以代码示例,帮助学员更好地理解深度学习和传统机器学习,乃至传统计算机视觉的关系。...
深度学习 1*1 卷
积
的
使用
在卷
积
神经
网络
的开源框架
中
,一般每层的数据和权重都
使用
四维的张量的表示。一个四维张量的形状是(N*C*H*W)或(N*H*W*C),其
中
N是批处理的大小,因为一般训练模型都是采用批量数据;C是
特征
通道数目,H*W是
特征
图的高和宽。 通道内
特征
和通道间
特征
:在卷
积
神经
网络
中
,下一层
网络
的神经元同时融合了上一层
特征
通道
中
对应空间位置的神经元及其邻接位置元的信息,以及不同
特征
通道对应空间位置的神经元信息。 ...
卷
积
神经
网络
1*1 卷
积
核
卷
积
神经
网络
中
卷
积
核的作用是提取图像更高维的
特征
,一个卷
积
核代表一种
特征
提取
方式
,对应产生一个
特征
图,卷
积
核的尺寸对应感受野的大小。 经典的卷
积
示意图如下: 5*5的图像
使用
3*3的卷
积
核进行卷
积
,结果产生3*3(5-3+1)的
特征
图像。 卷
积
核的大小一般是(2n+1)*(2n+1)的奇数乘奇数大小(n>=1),最常用的有3*3,5*5,7*7的。之所有
使用
奇数*奇
【深度学习】——日常知识点总结(持续更新)
设计卷
积
网络
的原则: 1、最后转为一维有两种
方式
:1)全局平均池化;2)扁平化直接转化为一维的 2、在卷
积
层的大小变化时尽量保证
特征
图大小减小n倍时,
特征
图的个数也增加n倍,维持
网络
的复杂度(VGG和RESNET遵循了这个原则) ...
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