步幅

P20 卷积层里的填充和步幅

这次的重点就是公式#在所有侧边填充1个像素importtorchfromtorchimportnn#目前的输入是一个矩阵，不考虑通道和batchsizedefcomp_conv2d(conv2d,X):X=X.reshape((1,1)+X.shape)#（1,1）分别代表纬度数=1和batchsize=1Y=conv2d(X)returnY.reshape(Y.shape[2:])#返回的是一个
没有出口的猎户座·2023-01-09 06:50

卷积层里的填充和步幅

可以在输入的四周加入二外的行活列，使输入变得更大：步幅总的来说，填充和步幅是卷积层的超参数，填充在输入周围添加额外的行/列，来控制输出形状的减少量，步幅是每次滑动核窗口的行/列的步长，可以成倍的减少输出形状
baopapa·2023-01-09 06:50

李沐动手学视频笔记-20卷积层里的填充和步幅

步幅的目的：较快速度的减小数据尺寸。步幅的操作：控制卷积核每次移动的大小。
幸运的悦子·2023-01-09 06:49

卷积层里的填充和步幅、卷积层里的多输入多输出通道、池化层

填充和步幅是卷积层的超参数填充在输入周围添加额外的行/列，来控制输出形状的减少量步幅是每次滑动核窗口时的行/列的步长，可以成倍的减少输出形状输出通道数是卷积层的超参数每个输入通道有独立的二维卷积核，所有通道结果相加得到一个输出通道结果每个输出通道有独立的三维卷积核池化层返回窗口中最大或平均值缓解卷积层会位置的敏感性同样有窗口大小
宁のbobo·2023-01-09 06:19

卷积层、卷积层里的填充和步幅

多层感知机正式总结卷积层之前，先把上次多层感知机落下的一点内容补一补。几个概念：训练数据集：训练模型参数。验证数据集：选择模型超参数。训练误差：模型在训练数据上的误差。泛化误差：模型在新数据上的误差。结论：非大数据集上通常使用k-折交叉验证。权重衰退通过L2正则项使得模型参数不会过大，从而控制模型复杂度。正则项权重是控制模型复杂度的超参数。让训练更稳定的方法：让梯度在合理的范围将乘法变加法。归一化
暗紫色的乔松(-_^)·2023-01-09 06:48

卷积神经网络(CNN)基础知识

文章目录卷积神经网络基础知识卷积与互相关卷积一维卷积二维卷积互相关填充与步幅填充步幅卷积神经网络结构和原理详解（见下节）卷积神经网络基础知识卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork
仙宫大niu·2023-01-09 05:34

动手学深度学习：5.2 填充和步幅

5.2填充和步幅在上一节的例子里，我们使用高和宽为3的输入与高和宽为2的卷积核得到高和宽为2的输出。
AI_Younger_Man·2023-01-04 19:53

动手学深度学习_转置卷积

卷积一个最简单例子演示转置卷积如何工作：设步幅为1且没有填充。假设我们有一个的输入张量和一个的卷积核。以步幅为1滑动卷积核窗口，每行次，每列次，共产生个中间结果。
CV小Rookie·2023-01-04 19:52

25李沐动手学深度学习v2/填充和步幅

填充相同的高度和宽度，在所有侧边添加1个像素importtorchfromtorchimportnndefcomp_conv2d(conv2d,X):#所有侧边添加1个像素X=X.reshape((1,1)+X.shape)Y=conv2d(X)#torch.Size([1,1,8,8])1通道数，1batch_sizeY.shapereturnY.reshape(Y.shape[2:])#1输入
xcrj·2023-01-04 19:22

动手学深度学习08：卷积中的填充与步幅

动手学深度学习08：卷积中的填充与步幅一个240×240像素的图像，经过10层5×5的卷积后，将减少到200×200像素。如此一来，原始图像的边界丢失了许多有用信息。
NUAA_Peter·2023-01-04 19:22

深度学习记录第六篇————计算机视觉基础

计算机视觉基础6.1卷积神经网络简介6.2卷积层6.2.1卷积核6.2.2步幅6.2.3填充6.2.4多通道上的卷积6.2.5激活函数6.2.6卷积函数6.2.7转置卷积6.3池化层6.3.1局部池化6.3.2
云溪龙·2023-01-03 13:30

5.2_padding-and-strides

5.2填充和步幅在上一节的例子里，我们使用高和宽为3的输入与高和宽为2的卷积核得到高和宽为2的输出。
给算法爸爸上香·2023-01-02 16:40

python统计一个数字序列中，按指定步长和步幅来分割指定步长的数字序列出现的频率并根据评率降序排列

python统计一个数字序列中，按指定步长和步幅来分割指定步长的数字序列出现的频率。
东方-教育技术博主·2022-12-31 13:35

卷积神经网络

7.1整体结构7.2卷积层7.2.1全连接层存在的问题7.2.2卷积运算7.2.3填充7.2.4步幅7.2.53维数据的卷积运算7.2.6结合方块思考7.2.7批处理7.3池化层池化层的特征7.4卷积层和池化层的实现
__流浪剑客·2022-12-31 08:48

计算机视觉——卷积神经网络基础

计算机视觉——卷积神经网络基础文章目录计算机视觉——卷积神经网络基础一、计算机视觉的发展历程二、卷积神经网络卷积（Convolution）卷积计算填充（padding）步幅（stride）感受野（ReceptiveField
天涯尽头黄鹤楼·2022-12-31 08:14

动手深度学习笔记（三十五）6.5. 汇聚层

动手深度学习笔记（三十五）6.5.汇聚层6.卷积神经网络6.5.汇聚层6.5.1.最大汇聚层和平均汇聚层6.5.2.填充和步幅6.5.3.多个通道6.5.4.小结6.5.5.练习6.卷积神经网络6.5.
落花逐流水·2022-12-30 07:41

动手学习深度学习（总结梳理）——11. 基础卷积神经网络

目录1.从全连接层到卷积2.图像卷积2.1互相关运算2.2卷积层2.3图像中的目标边缘检测2.4学习卷积核3.填充和步幅3.1填充3.2步幅4.多输入多输出通道4.1多输入通道4.2多输出通道4.31x1
TheFanXY·2022-12-29 17:05

动手学深度学习之经典的卷积神经网络之VGG

也就是说一个VGG块中可以有n个卷积层，每个卷积层的通道数都是一样的2*2最大池化层(步幅2)。
哈哈哈捧场王·2022-12-28 10:36

深度学习卷积算法指南

Stride)填充(padding)通道(chennel）FeatureMap是什么2卷积算法2.1无零填充，单位跨度2.2零填充，单位跨度2.2.1一半（相同）的填充2.2.2完全填充2.3无零填充，无步幅
GIS哼哈哈·2022-12-28 07:43

第三周作业：卷积神经网络（Part1）

目录层和块：nn.Sequential参数管理卷积填充和步幅：调整数据的维度多输入多输出通道池化Lenet层和块：nn.Sequentialimporttorchfromtorchimportnnfromtorch.nnimportfunctionalasFnet
SiiriS·2022-12-27 06:28

类神经网络训练（二）

当我们给训练设置同样的LearningRate会出现下面的情况：1LearningRate=，步幅大，反复横跳；（左下图）2LearningRate=,步幅小，起初训练正常，
秀得水乱流·2022-12-26 22:21

深度学习——转置卷积（笔记）

通过转置卷积能增大输入的高和宽2.具体操作：步幅为1没有填充，输出(nh+kh-1)*(nw+kw-1)3.为什么称为转置卷积？
钟楼小奶糕6·2022-12-26 07:59

DIDL笔记（pytorch版）（六）

文章目录前言卷积运算和互相关运算卷积之后输入输出大小问题填充步幅通道问题多输入通道多输出通道1×\times×1的卷积核池化层最大池化层和平均池化填充和步幅多通道前言只记录感兴趣的知识点。
Alter__·2022-12-25 19:13

【动手学深度学习：卷积神经网络基础】【二维卷积层+填充和步幅+多输入通道和多输出通道+卷积层与全连接层的对比+卷积层的简洁实现+池化】

文章目录二维卷积层二维互相关运算二维卷积层互相关运算与卷积运算特征图与感受野填充和步幅填充步幅多输入通道和多输出通道多输入通道多输出通道1x1卷积层卷积层与全连接层的对比卷积层的简洁实现池化二维池化层池化层的简洁实现二维卷积层常用于处理图像数据
LinGavinQ·2022-12-25 01:02

VGG19代码实现以及提取特定网络层

block:使用数个相同的填充为1，窗口形状大小为3的卷积层，接上一个窗口大小为2，步幅为2的最大池化。
AphilGuo·2022-12-25 01:02

Pytorch 卷积核填充和步幅、多输入多输出通道、池化层

Pytorch卷积层里的填充和步幅0.环境介绍环境使用Kaggle里免费建立的Notebook教程使用李沐老师的动手学深度学习网站和视频讲解小技巧：当遇到函数看不懂的时候可以按Shift+Tab查看函数详解
哇咔咔负负得正·2022-12-25 01:31

0908-2卷积层里的填充和步幅

填充步幅控制输出大小paddingstride这里有一个吴恩达不同的点（N+2P-K+1）/S个人觉得这个会好理解，但对于torch来说也是这么来计算padding和stride的填充可以增加输出的⾼度和宽度
不玩游戏的小菜鸡·2022-12-25 01:30

填充和步幅的代码实现

1.填充我们创建一个高度和宽度为3的二维卷积层，并在所有侧边填充1个像素。给定高度和宽度为8的输入，则输出的高度和宽度也是8。importtorchfromtorchimportnn#为了方便起见，我们定义了一个计算卷积层的函数。#此函数初始化卷积层权重，并对输入和输出提高和缩减相应的维数defcomp_conv2d(conv2d,X):#这里的（1，1）表示批量大小和通道数都是1X=X.resh
chnyi6_ya·2022-12-25 01:26

tensorflow-Alexnet学习笔记

1）卷积滤波器大小一般为奇数，如11×11,5×5,3×3;2）stride为卷积步幅，一般为4×4,2×2,1×1;3）padding为步长移动方式，有两种参数，分别为Valid和Same,Valid
xiaoyang19910623·2022-12-22 21:20

【动手学习pytorch笔记】11.AlexNet分类fashion_mnist

#同时，步幅为4，以减少输出的高度和宽度。#另外，输出通道的数目远大于LeN
我已经吃饱了·2022-12-22 11:42

AI05：卷积神经网络基础；leNet；卷积神经网络进阶

卷积神经网络基础卷积层和池化层，填充、步幅、输入通道和输出通道。
fassbloom·2022-12-21 01:40

卷积神经网络基础

卷积神经网络基础本节我们介绍卷积神经网络的基础概念，主要是卷积层和池化层，并解释填充、步幅、输入通道和输出通道的含义。二维卷积层本节介绍的是最常见的二维卷积层，常用于处理图像数据。
qq_1305655581·2022-12-21 01:39

Python机器视觉--OpenCV进阶(核心)--滤波器之卷积介绍

滤波器之卷积介绍1.卷积1.1什么是图片卷积图像卷积就是卷积核在图像上按行滑动遍历像素时不断的相乘求和的过程1.2卷积步长步长就是卷积核在图像上移动的步幅.上面例子中卷积核每次移动一个像素步长的结果,如果将这个步长修改为
扁舟钓雪·2022-12-20 13:47

笔记｜李沐-动手学习机器学习｜CNN基础知识（视频19-23）

基础知识卷积层（视频19）从全连接到卷积（卷积算子）进行图像识别的两个原则如何从全连接层出发，应用以上两个原则，得到卷积卷积层二维交叉相关二维卷积层交叉相关v.s.卷积一维、三维交叉相关卷积层里的「填充」和「步幅
大壮爬坡·2022-12-19 00:08

卷积神经网络基础

1.填充和步幅：1.1填充填充（padding）是指在输入高和宽的两侧填充元素（通常是0元素）。
EminemBest·2022-12-17 07:34

3.1 卷积神经网络基础

文章目录计算机视觉的发展历程卷积神经网络卷积（Convolution）卷积计算填充（padding）步幅（stride）感受野（ReceptiveField）多输入通道、多输出通道和批量操作飞桨卷积API
一条大蟒蛇6666·2022-12-17 07:22

卷积神经网络（CNN）中填充(padding)与步幅(stride)详解，填充、步幅、输入及输出之间的关系

目录1填充（padding）2步幅（stride）总结在上一篇文章中，我们使用高和宽为3的输入与高和宽为2的卷积核得到高和宽为2的输出。
阿_旭·2022-12-15 15:50

二维卷积层入门：卷积运算、填充与步幅、输入输出通道

微信公号：ilulaoshi/原文发表在我的个人网站：https://lulaoshi.info/machine-learning/convolutional/two-dimension-convolution-layer.html转载请引用我的个人网站链接，谢谢！卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork，CNN）在图像领域应用非常广泛。区别于普通的全连接前馈神经网络，卷
皮皮鲁同学·2022-12-13 21:08

《动手学深度学习》-学习笔记task5

动手学深度学习-学习笔记task50.学习任务1.卷积神经网络1.1卷积的定义1.2卷积神经网络的基础概念1.2.1二维互相关运算1.2.2二维卷积层1.2.3特征图与感受野1.2.4填充与步幅填充步幅
紫砂痕·2022-12-11 19:26

transformer的各种变体

mp.weixin.qq.com/s/iuuRS_M3cYm0DXFkZGjjBg一transformer优化盘点：FixedPatterns（固定模式）：将视野限定为固定的预定义模式，例如局部窗口、固定步幅块
zhurui_xiaozhuzaizai·2022-12-11 09:37

常用卷积神经网络 -- VGG

1、VGG块VGG块的组成规律是：连续使用数个相同的填充为1、窗口形状为3×3的卷积层后接上一个步幅为2、窗口形状为2×2的最大池化层。卷积层保持输入的高和宽不变，而池化层则对其减半。
纸上得来终觉浅～·2022-12-11 00:47

深度学习中用于张量重塑的 MLP 和 Transformer 之间的差异图解

改变张量形状的最常见方法是通过池化或跨步卷积（具有非单位步幅的卷积）。在计算机视觉中我们可以使用池化或跨步卷积将空间
数据派THU·2022-12-10 21:32

深度学习入门 (九)：卷积层和池化层的实现

目录卷积神经网络CNN整体结构卷积层全连接层存在的问题卷积运算乘积累加运算偏置填充(padding)步幅(stride)小结：卷积层的输出特征图的大小3维数据的卷积运算结合方块思考卷积运算卷积运算的批处理
连理o·2022-12-10 11:38

神经网络入门（二）

卷积神经网络文章目录卷积神经网络1.从全连接到卷积2.卷积层2.1一维卷积2.2二维卷积3.填充与步幅4.感受野5.多输入多输出通道6.池化层（汇聚层）7.全连接层8.卷积网络的整体结构9.利用pytorch
叫我胡萝北·2022-12-10 06:18

五、卷积神经网络CNN6（卷积相关问题2）

采用宽卷积的好处有什么窄卷积和宽卷积对于窄卷积来说，是从第一个点开始做卷积，每次窗口滑动固定步幅。比如下图左部分为窄卷积。那么注意到越在边缘的位置被卷积的次数越少。
满满myno·2022-12-09 12:32

卷积神经网络（包含代码与相应图解）

通过一个实例学习卷积神经网络的构建3.卷积神经网络相关内容1.卷积神经网络中的相关计算问题（1）单纯的二维卷积（2）加入填充（padding）注：下图中的ph为在代码中设置的padding值的二倍（3）加入填充（padding）和步幅
小帅吖·2022-12-09 12:00

深度学习——NiN网络模型（笔记）

卷积层后第一个全连接层参数对比参数过多带来的问题：1.占内存2.占用计算的带宽多3.容易过拟合2.NiN为了解决全连接层参数过多的问题，NiN的思想是不使用全连接层（使用1*1卷积代替）①一个卷积层后跟着两个1*1的卷积层②步幅为
钟楼小奶糕6·2022-12-09 12:57

自学神经网络系列—— 9 卷积神经网络CNN

卷积神经网络1卷积神经网络背景2卷积神经网络的基础知识2.1卷积2.2卷积神经网络结构2.3卷积核的填充和步幅3卷积神经网络的学习3.1卷积的导数3.2反向传播算法4其他卷积1卷积神经网络背景CNN（ConvolutionNeuralNetwork
ML_python_get√·2022-12-08 02:21

开始慢跑016：步频概念应用

准确来说应该是：增大步幅，提高步频
嗡嗡师父·2022-12-07 22:23

PyTorch【5】torch.nn模块常用层与激活函数

kernel_size,#(整数或数组)卷积核的尺寸stride=1,#(整数或数组)卷积的步长padding=0,#(整数或数组)在输入两边进行0填充的数量dilation=1,#(整数或数组)卷积核元素之间的步幅
Acewh·2022-12-07 12:15
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