图4-14. 输入与卷积 如图4-15所示,右边为卷积后的特征图,左边为卷积核对输入图片左上方进行卷积时的示意图,其计算过程变为卷积核与对应输入位置上的内积和再加上偏置。 图4-15. 单通道单卷积(一) 因此,对于这个部分的计算过程有 \underbrace{1\cdot0+2\cdot0+0\cdot1-1\cdot0+1\cdot1+0\cdot1+...
从矩阵相乘角度理解。 【1】Convolution operation【卷积操作】 图1中,4*4的输入经过3*3卷积核的卷积(步子=1)得到(4-3+1)*(4-3+1)=2*2的输出。 图2中更清楚看卷积过程【可惜不是动态的】 下图1是卷积核下图2是卷积核变换--称为卷积矩阵
卷积过程是卷积神经网络最主要的特征。然而卷积过程有比较多的细节,初学者常会有比较多的问题,这篇文章对卷积过程进行比较详细的解释。 1、卷积运算 首先我们需要知道什么是卷积计算,它其实是一种简单数学运算,有两个步骤:一个是矩阵内积乘法,另一个是将内积乘法的结果进行全加。
1 单通道数据的二维卷积2 多通道数据的卷积运算3 多卷积核的卷积运算, 视频播放量 50163、弹幕量 137、点赞数 1555、投硬币枚数 821、收藏人数 2512、转发人数 341, 视频作者 编程八点档, 作者简介 学编程,有我在,别害怕。收看编程八点档,土鸡也能变凤凰。,相关视频:7
1、单通道卷积 比如一个6*6*1的图像,一个3*3*1的卷积核,卷积俩个参数一个是步长stride,就是卷积核在原图像上移动的间隔,padding是填充,有时候为了获取特征需要,在原图像边界处添加一圈0或者1,padding=1表示添加一圈。 卷积计算过程:对应位置相乘,所有相加 ...
然后用每组的卷积核同它们对应组内的输入数据卷积,得到了输出数据以后,再用concatenate的方式组合起来,最终的输出数据的通道仍旧是C2。也就是说,分组数g决定以后,那么我们将并行的运算g个相同的卷积过程,每个过程里(每组),输入数据为H1×W1×C1/g,卷积核大小为h1×w1×C1/g,一共有C2/g个,输出数据为H2×W2×...
Convolution operation【卷积操作】&Deconvolution 【反卷积操作】有时候Deconvolution 也叫Transposed Convolution【转置卷积】。 从矩阵相乘角度理解。 【1】Convolution operation【卷积操作】 图1中, 的输入经过 卷积核的卷积(步子=1)得到 的输出。 image 图2中更清楚看卷积过程【可惜不是动态的】 ...
卷积运算的过程可以分为以下几个步骤: (1)将卷积核与输入信号的某一部分进行逐元素相乘。 在进行卷积运算时,卷积核会在输入信号的每个位置上进行滑动,将卷积核所覆盖的区域与输入信号的对应部分进行逐元素相乘。 (2)求和。 将相乘后的结果进行求和运算,得到一个标量值。 (3)移动卷积核。 在上一步求和之后,将...
2 特征图像与卷积核 对于实际的卷积过程中,它一方面有输入图像,这些图像被称作是特征图像(注:卷积神经网络中,原始的输入是真实的图像,经过卷积后会生成特征图像),另一方面还需要有卷积核。 卷积核的值是人为设定的,它是可以调节的,在实际的卷积神经网络中,卷积核的值就是网络的参数。对卷积网络进行训练,就是在调...
1 第一步， 图片经过【卷积】后其计算公式如图所示 2 第二步，其【计算公式】如图所示 3 第三步，以上图【神经网络】的【可视化图】为例进行计算 4 第四步，卷积前的图片大小为【32x32】，卷积大小为【5x5】5 第五步，将图片【尺寸32】，卷积核【尺寸5】，步长1带入 6 第六步，最后的结果是【28】...