卷积参数个数计算和卷积运算过程

转自:https://zhuanlan.zhihu.com/p/63174774 1. 卷积 卷积神经网络中的卷积是指定义好卷积核(kernel),并对图像(或者特征图,feature map)进行滑动匹配,即对应位置相乘再相加.其特点就在于能够捕捉局部的空间特征.具体过程如下图所示: 图1-二维卷积过程示例 每一个卷积核对应于一种特征提取的范式,不同的卷积核对应于不同的特征提取器,如下图所示: 图2-卷积特征提取示例 卷积操作的参数包括卷积核大小(kernel size).步长(stride)

from:https://blog.csdn.net/xuanwu_yan/article/details/53455260 背景 论文地址:Aggregated Residual Transformations for Deep Neural Networks 代码地址:GitHub 这篇文章在 arxiv 上的时间差不多是今年 cvpr 截稿日,我们就先理解为是投的 cvpr 2017 吧,作者包括熟悉的 rbg 和何凯明,转战 Facebook 之后代码都放在 Facebook 的主页里面

参考https://groups.google.com/forum/#!forum/comp.std.c/d-6Mj5Lko_s 同时参考了cppformat源代码 C++是不提倡可变参数,理由不说了.但是类似printf的函数族使用起来确实很方便,我在查找printf的替代方案时无意间看到的.感慨下,微软的CString::Format确实很好用 cppformat提供类似printf的功能,但是又是类型安全的,其核心是利用C++强大的模版功能.在实现上,cppformat实现了在编译期计算可

终于进入我们的主题了ConvNets或者CNNs,它的结构和普通神经网络都一样,之前我们学习的各种技巧方法都适用,其主要不同之处在于: ConvNet假定输入的是图片,我们根据图片的特性对网络进行设定以达到提高效率,减少计算参数量的目的. 1. 结构总览 首先我们分析下传统神经网络对于图片的处理,如果还是用CIFAR-10上的图片,共3072个特征,如果普通网络结构输入那么第一层的每一个神经单元都会有3072个权重,如果更大的像素的图片进入后参数更多,而且用于图片处理的网络一般深度达10层之上,

位运算包括与,或,取反,异或,左移,右移等. 一 位运算计算 1 与运算:& 操作符&将2个数的二进制位进行与操作,2个数对应的位都为1,运算结果为1:否则运算结果为0. 比如 6&8,6的二进制为:0110   8的二进制为:1000.所以6&8 = 0000 = 0 2 或运算:| 操作符|将2个数的二进制位进行或操作,2个数对应的位有一个为1,运算结果为1:否则运算结果为0. 比如 6&8,6的二进制为:0110   8的二进制为:1000.所以6&8

JS与PHP在函数传参方面有点不同,PHP形参与实参个数要匹配,而JS就灵活多了,可以随意传参,实参比形参少或多都不会报错. 实参比形参多不会报错 ? 1 2 3 4 5 function say(a){    alert(a); } say('琼台博客','WEB技术博客'); 执行结果 我们再来看看形参比实参多的结果 ? 1 2 3 4 5 function say(a,b){    alert('a 的值是 '+a+'\nb 的值是 '+b); } say('琼台博客'); 执行结果 a

计算机组成 5 乘法器和除法器 5.1 乘法的运算过程 乘法是我们日常生活中经常使用的运算.如果是两个非常简单的事物,我们用口算就能解决, 即使是比较大的数我们也只要用一支笔和一张纸就能够非常轻松的完成.这种方法我们在小学的时候就已经掌握了.那么计算机又是如何实现乘法的呢?这个问题就比较复杂了,不过今天我将用纸和笔这样最基本的工具,为大家来揭示计算机实现乘法的秘密. 那么我们就回到小学的时代来看一看如何用笔在纸上进行乘法的运算,我们要计算的这两个数是2345乘以9876. 首先我们要做的是最低位

Computer Vision Theory CNN Part 1 简介 1.1 我先后在以下场景下见到过卷积 微分方程 傅立叶变换及其应用 概率论 卷积神经网 1.2 相关阅读 推荐一下 Christopher Olah 的理解卷积的blog http://colah.github.io/posts/2014-07-Understanding-Convolutions/ 数学论证 https://www.dsprelated.com/freebooks/mdft/Convolution.htm

本篇主要体验函数参数个数不确定情况下的一个解决方案.先来看一段使用函数作为参数进行计算的实例. var calculate = function(x, y, fn) { return fn(x, y); }; var sum = function(x, y) { return x + y; }; var diff = function(x, y) { return x - y; }; var sumResult = calculate(1, 2, sum), diffResult = calcu