TF04——描述卷積計算層

阿新 • • 發佈：2022-03-20

TF04——描述卷積計算層

tf.keras.layers.Conv2D(
	filters=卷積核個數,
    kernel_size=卷積核尺寸,#正方形寫核長整數，或(核高h,核寬w)
    strides=滑動步長,#橫縱向相同寫步長整數，或(縱向步長h,橫向步長w)，預設1
    padding="same"or"valid",#使用全零填充是"same",不使用是"valid"(預設)
      				activation="relu"or"sigmoid"or"tanh"or"softmax"等,#如有BN此處不寫，如果這一層卷積後還有批標準化，不在這裡進行啟用
    input_shape=(高,寬,通道數) # 輸入特徵維度，可省略    
)

例項，描述了三層卷積計算，每層用一種表示形式，可以根據自己的習慣選擇一種

model = tf.keras.models.Sequential([
    Conv2D(6,5,padding='valid',activation='sigmoid'),
 MaxPool2D(2,2),
 Conv2D(6,(5,5),padding='valid',activation='sigmoid'),
  MaxPool2D(2,(2,2)), 		    Conv2D(filters=6,kernel_size=(5,5),padding='valid',activation='sigmoid'),
 MaxPool2D(pool_size=(2,2),strides=2)
 Flatten(),
 Dense(10,activation='s')
])

TF04——描述卷積計算層

TF04——描述卷積計算層 tf.keras.layers.Conv2D( filters=卷積核個數, kernel_size=卷積核尺寸,#正方形寫核長整數，或(核高h,核寬w)

TF01—卷積計算過程

TF01—卷積計算過程在之前我們使用六步法構建了全連線網路，訓練了Minist資料集和Fashion資料集，實現了影象識別應用

曠視MegEngine是如何將31*31的大核卷積計算速度提高10倍的

2021年提議的Vision Transformer（VIT）已成為計算機視覺深度學習領域的一個有前途的研究主題。隨著VIT的研究變得更加深入，一些研究人員受到VIT的大型接收領域的啟發，將卷積網路也改造成具有更大的接收場來提高效率

當padding為“SAME” 和 “VALID”卷積層輸出尺寸的大小的計算

我們32323的影象，用553的卷積核在影象上滑過計算如圖所示（多通道圖計算請自行腦補）：

Pytorch 實現凍結指定卷積層的引數

python程式碼 for i,para in enumerate(self._net.module.features.parameters()): if i < 16: para.requires_grad = False

pytorch中的卷積和池化計算方式詳解

TensorFlow裡面的padding只有兩個選項也就是valid和same pytorch裡面的padding麼有這兩個選項，它是數字0,1,2,3等等，預設是0

在Pytorch中計算卷積方法的區別詳解(conv2d的區別)

在二維矩陣間的運算： class torch.nn.Conv2d(in_channels,out_channels,kernel_size,stride=1,padding=0,dilation=1,groups=1,bias=True)

Pytorch之卷積層的使用詳解

1.簡介(torch.nn下的) 卷積層主要使用的有3類，用於處理不同維度的資料引數 Parameters：

使用Tensorflow實現視覺化中間層和卷積層

為了檢視網路訓練的效果或者便於調參、更改結構等，我們常常將訓練網路過程中的loss、accurcy等引數。

keras中的卷積層&池化層的用法

卷積層建立卷積層首先匯入keras中的模組 from keras.layers import Conv2D 卷積層的格式及引數：

keras訓練淺層卷積網路並儲存和載入模型例項

這裡我們使用keras定義簡單的神經網路全連線層訓練MNIST資料集和cifar10資料集：

tf.layers.Conv1D，1維卷積層

@tf_export(v1=[\'layers.Conv1D\']) class Conv1D(keras_layers.Conv1D, base.Layer): """1D convolution layer (e.g. temporal convolution).

神經網路基本組成 - 卷積層 11

　　當前的物體檢測演算法雖然各不相同，但第一步通常是利用卷積神經網路處理輸入影象，生成深層的特徵圖，然後再利用各種演算法完成區域生成與損失計算，這部分卷積神經網路是整個檢測演算法的“骨架&rdqu

卷積神經網路--輸入層、卷積層、啟用函式、池化層、全連線層

2020-09-21 參考 1、 2 、卷積神經網路（CNN）由輸入層、卷積層、啟用函式、池化層、全連線層組成，即INPUT（輸入層）-CONV（卷積層）-RELU（啟用函式）-POOL（池化層）-FC（全連線層）

簡明易懂——卷積神經網路的輸入輸出特徵圖大小計算

卷積神經網路--全連線層

CNN 入門講解：什麼是全連線層（Fully Connected Layer）? 我們講到啟用函式（Activation Function）,假設我們經過一個Relu之後的輸出如下

SVD及在卷積層的應用

SVD及在卷積層的應用講SVD分解之前先得講特徵值分解（EVD），在EVD的基礎上理解SVD會更容易些

入門卷積神經網路學習（一）：卷積層

卷積層當一個深度神經網路以卷積層為主體時，我們稱為卷積神經網路。卷積運算：

卷積神經網路5-池化層及全連線

1.池化層的作用除了卷積層，卷積網路也經常使用池化層，來縮減模型大小，提高計算速度；同時提高所提取特徵的魯棒性。

pytorch（13）卷積層

卷積層 1. 1d/2d/3d卷積 Dimension of Convolution 卷積運算：卷積核在輸入訊號（影象）上滑動，相應位置上進行乘加