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线性卷积层
CNN 系列 (一) 详解
卷积层
和 池化层
答:
在多通道图片中,每个通道独立处理后合并。通过多个卷积核的多次互相关运算,形成多通道特征图矩阵,构建出三维张量网络。
卷积层
作为全连接层的变体,它处理的是二维输入和输出,通过叠加卷积层构建出复杂的神经网络结构。卷积层的核心是感受野,每个kernel对应一个
线性
函数,输出通道数代表函数的多样性。每个...
卷积层
的输出结果为什么要做非
线性
映射
答:
离散信号的圆周
卷积
可以经由圆周卷积定理使用快速傅立叶变换(FFT)而有效率的计算。因此,若原本的(
线性
)卷积能转换成圆周卷积来计算,会远比直接计算更快速。考虑到长度L和长度M的有限长度离散信号,做卷积之后会成为长度L+M-1的信号,因此只要把两离散信号补上适当数目的零(zero-padding)成为N点...
视觉-
卷积层
基础知识
答:
1.
卷积层
的组成和每层的作用 卷积神经网络(CNN)主要由卷积层、激活函数、池化层、全连接层组成。卷积层(Conv):使用卷积核进行特征提取和特征映射 激活函数(Activation):由于卷积也是一种
线性
运算,因此需要增加非线性映射 池化层(Pool):对输入的特征图进行压缩,一方面使特征图变小,简化网络计...
卷积
神经网络通俗理解
答:
卷积神经网络(CNN)-结构 ①CNN结构一般包含这几个层:输入层:用于数据的输入
卷积层
:使用卷积核进行特征提取和特征映射 激励层:由于卷积也是一种
线性
运算,因此需要增加非线性映射 池化层:进行下采样,对特征图稀疏处理,减少数据运算量。全连接层:通常在CNN的尾部进行重新拟合,减少特征信息的损失 输...
卷积
是什么意思?
答:
卷积
是一种
线性
变换,可以被用于信号处理、图像处理、自然语言处理等领域。该方法可以通过将两个函数的积分域的一点移到另一点,来计算这两个函数的积分。卷积操作的数学定义可以通过卷积积分公式表示,该公式可以有效地描述信号在时间或空间上的关系。卷积优秀的特性是它可以与时域或空域的移位很好地一起...
卷积神经网络的
卷积层
、激活层、池化层、全连接层
答:
这就是卷积神经网络的激励层,它就是将
卷积层
的
线性
计算的结果进行了非线性映射。可以从下面的图中理解。它展示的是将非线性操作应用到一个特征图中。这里的输出特征图也可以看作是"修正"过的特征图。如下所示: 非线性操作 池化层:降低了各个特征图的维度,但可以保持大分重要的信息。池化层夹在连续的卷积层中间...
卷积层
和池化层的作用
答:
卷积层
和池化层的作用如下:(1)首要作用,下采样(downsampling)。(2)降维、去除冗余信息、对特征进行压缩、简化网络复杂度、减小计算量、减小内存消耗等等。各种说辞吧,总的理解就是减少参数量。(3)实现非
线性
(这个可以想一下,relu函数,是不是有点类似的感觉)。(4)可以扩大感知野。(5)...
线性层
和全连接层的区别
答:
线性层
和全连接层没有区别。线性层即全连接层。全连接层,是每一个结点都与上一层的所有结点相连,用来把前边提取到的特征综合起来。由于其全相连的特性,一般全连接层的参数也是最多的。例如在VGG16中,第一个全连接层FC1有4096个节点,上一层POOL2是7*7*512 = 25088个节点,则该传输需要4096*...
什么是
卷积
、卷积神经网络?
答:
卷积神经网络中
卷积层
间的连接被称为稀疏连接(sparse connection),即相比于前馈神经网络中的全连接,卷积层中的神经元仅与其相邻层的部分,而非全部神经元相连。具体地,卷积神经网络第l层特征图中的任意一个像素(神经元)都仅是l-1层中卷积核所定义的感受野内的像素的
线性
组合。卷积神经网络的稀疏...
卷积
神经网络结构由哪几部分组成
答:
卷积神经网络主要结构有:
卷积层
、池化层、和全连接层组词。一、卷积层 卷积核是一系列的滤波器,用来提取某一种特征我们用它来处理一个图片,当图像特征与过滤器表示的特征相似时,卷积操作可以得到一个比较大的值。当图像特征与过滤器不相似时,卷积操作可以得到一个比较小的值,实际上,卷积的结果...
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