浅谈pytorch卷积核大小的设置对全连接神经元的影响
今天小编就为大家分享一篇浅谈pytorch卷积核大小的设置对全连接神经元的影响，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
CNN中各类卷积总结：残差、shuffle、空洞卷积、变形卷积核、可分离卷积等
CNN从2012年的AlexNet发展至今，科学家们发明出各种各样的CNN模型，一个比一个深，一个比一个准确，一个比一个轻量。我下面会对近几年一些具有变革性的工作进行简单盘点，从这些充满革新性的工作中探讨日后的CNN变革方向。注：水平所限，下面的见解或许有偏差，望大牛指正。另外只介绍其中具有代表性的...
master 之 卷积核可视化（利用matlab）
此篇是利用matlab对caffemodel的卷积核进行可视化。只介绍了卷积核的可视化，不涉及特征图的可视化。 是参考此博客： 前期准备，需要两个东西 1.模型的描述文件deploy.prototxt 2.模型本身lenet_iter_10000.caffemodel（此处用的examples中的m...
CNN中的卷积核及TensorFlow中卷积的各种实现
声明：1.我和每一个应该看这篇博文的人一样，都是初学者，都是小菜鸟，我发布博文只是希望加深学习印象并与大家讨论。2.我不确定的地方用了“应该”二字首先，通俗说一下，CNN的存在是为了解决两个主要问题：1.权值太多。这个随便一篇博文都能解释2.语义理解。全连接网络结构处理每一个像素时，其相邻像素与距离...
1x1的卷积核有什么作用
信道压缩~跨~信~减一、1X1的卷积核作用所谓信道压缩，NetworkinNetwork是怎么做到的？对于如下的二维矩阵，做卷积，相当于直接乘以2，貌似看上去没什么意义：但是，对于下面这种32通道的数据，如果我用1个1x1x32的卷积核与其做卷积运算，得到的就是1个6x6的矩阵在这个过程中，发生了如...