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深度学习笔记33 转置卷积
转置卷积可以用来增大输入的高宽，算是对卷积的反卷？并不是。 转置卷积本质上还是一个卷积，它只是与卷积在形状上是相反的，但是数值不是； 卷积的逆运算是反卷积，反卷积的输入和输出与卷积的输出和输入相同； 反卷积是数学上的概念，计算机领域但凡提到“反卷积神经网络”指的都是用转置卷积，因动手学深度学习Pytorch（三）——卷积神经网络
文章目录 1. 参考资料2. 图像卷积2.1 互相关运算（cross-correlation）2.2 学习卷积核2.3 特征图和感受野 3. 填充和步幅（padding and stride）3.1 填充（padding）3.2 步幅（stride） 4. 多输入多输出通道4.1 多输入通道4.2 多输出通道4.3深度学习笔记019池化层
二维最大池化层： 返回窗口中的最大值。 池化层与卷积层类似，都具有填充和步幅； 没有可学习的参数； 在每个输入通道应用池化层以获得相应的输出通道； 输出通道数==输入通道数 ## 这里不用池化层做多通道融合的原因，是因为通道融合常常是卷积的任务。 除了最大池化层，还有一个平CNN卷积神经网络-PyTorch
动手学深度学习-CNN笔记 一、从全连接层到卷积二、图像卷积1.卷积层2.学习卷积核参数3.特征映射和感受野 三、填充(padding)四、步幅(stride)五、多输入多输出通道1.多输入通道2.多输出通道3.1×1卷积层 六、池化层(或汇聚层，pooling层) 一、从全连接层到卷积 多层感知机池化层
池化层 池化层的目标是对输入图像进行下采样（即缩小），以便减少计算量、内存使用量和参数数量（从而降低过拟合的风险） 池化层中的每个神经元都连接到位于一个小的矩形接受视野中的上一层中有限数量的神经元的输出。必须定义其大小、步幅和填充类型。但是，池化层没有权重。它所做的工作就学习笔记：动手学深度学习 25 填充和步幅
超参数：填充 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 Python 3.8.8 (default, Apr 13 2021, 15:08:03) [MSC v.1916 64 bit (AMD64)] Type 'copyright', 'credits' or 'license' for more information IPython 7.22.0 -- An enhanced Interactive Python. Type深度卷积网络：实例探究
经典网络 我们需要了解几个经典的神经网络结构，分别是LeNet-5网络、AlexNet和VGGNet 首先我们来看LeNet-5网络 假设你有一张32*32*1的图片，LeNet-5可以识别图片中的手写数字，比如7，此网络是针对灰度图像训练的。 此网络，第一层使用6个5*5的过滤器，步幅为1，padding为0，输出结果为28*28*6。5.4 池化层
池化层 但实际图像里，我们感兴趣的物体不会总出现在固定位置：即使我们连续拍摄同一个物体也极有可能出现像素位置上的偏移。这会导致同一个边缘对应的输出可能出现在卷积输出Y中的不同位置，进而对后面的模式识别造成不便。 在本节中介绍池化（pooling）层，它的提出是为了缓解卷积层对位置卷积神经网络(CNN,ConvNet)
卷积神经网络(CNN,ConvNet) 卷积神经网络（CNN，有时被称为 ConvNet）是很吸引人的。在短时间内，变成了一种颠覆性的技术，打破了从文本、视频到语音等多个领域所有最先进的算法，远远超出了其最初在图像处理的应用范围。 CNN 由许多神经网络层组成。卷积和池化这两种不同类型的层通常是交深度学习 (十七)：填充和步幅
文章目录 引入1 填充2 步幅 引入 一般来说，对于输入为 n h × n w《动手学深度学习》第十三天---填充和步幅
在阅读代码的时候就看到了padding和stride两个单词，来深度学习课程详细了解一下他们的作用。 填充和步幅是卷积层的两个超参数，通过他们可以改变输出形状。 （一）填充padding 填充是指在输入的四周添加0元素。 比如原输入数组形状是Nh×Nw，卷积核形状是Kh×Kw，那么原输出数组形状就机器学习实战——基于Scikit-Learn和TensorFlow 阅读笔记 之 第十三章：卷积神经网络
《机器学习实战——基于Scikit-Learn和TensorFlow》 这是一本非常好的机器学习和深度学习入门书，既有基本理论讲解，也有实战代码示例。 我将认真阅读此书，并为每一章内容做一个知识笔记。 我会摘录一些原书中的关键语句和代码，若有错误请为我指出。 目录第十三章 卷积神经网络1