caffe中的卷积
https://www.zhihu.com/question/28385679




如上,将三维的操作转换到二维上面去做,然后调用GEMM库进行矩阵间的运算得到最后结果。
两个矩阵相乘,需要中间的那个维度相同,这个相同的维度就是C×K×K,其中C是Feature map的维度,K为卷积核的边长。
按照卷积核在Feature map上面滑窗的顺序将其展开成二维的。
在三维上面看,就是卷积核的所有参数与Feature map相应的位置相乘相加,得到一个数,就是该位置的像素的卷积后的输出像素值。
caffe中的卷积的更多相关文章
- caffe中LetNet-5卷积神经网络模型文件lenet.prototxt理解
caffe在 .\examples\mnist文件夹下有一个 lenet.prototxt文件,这个文件定义了一个广义的LetNet-5模型,对这个模型文件逐段分解一下. name: "Le ...
- caffe中全卷积层和全连接层训练参数如何确定
今天来仔细讲一下卷基层和全连接层训练参数个数如何确定的问题.我们以Mnist为例,首先贴出网络配置文件: name: "LeNet" layer { name: "mni ...
- caffe 中base_lr、weight_decay、lr_mult、decay_mult代表什么意思?
在机器学习或者模式识别中,会出现overfitting,而当网络逐渐overfitting时网络权值逐渐变大,因此,为了避免出现overfitting,会给误差函数添加一个惩罚项,常用的惩罚项是所有权 ...
- caffe中ConvolutionLayer的前向和反向传播解析及源码阅读
一.前向传播 在caffe中,卷积层做卷积的过程被转化成了由卷积核的参数组成的权重矩阵weights(简记为W)和feature map中的元素组成的输入矩阵(简记为Cin)的矩阵乘积W * Cin. ...
- TensorFlow与caffe中卷积层feature map大小计算
刚刚接触Tensorflow,由于是做图像处理,因此接触比较多的还是卷及神经网络,其中会涉及到在经过卷积层或者pooling层之后,图像Feature map的大小计算,之前一直以为是与caffe相同 ...
- caffe代码阅读10:Caffe中卷积的实现细节(涉及到BaseConvolutionLayer、ConvolutionLayer、im2col等)-2016.4.3
一. 卷积层的作用简单介绍 卷积层是深度神经网络中的一个重要的层,该层实现了局部感受野.通过这样的局部感受野,能够有效地减少參数的数目. 我们将结合caffe来解说详细是怎样实现卷积层的前传和反传的. ...
- caffe中权值初始化方法
首先说明:在caffe/include/caffe中的 filer.hpp文件中有它的源文件,如果想看,可以看看哦,反正我是不想看,代码细节吧,现在不想知道太多,有个宏观的idea就可以啦,如果想看代 ...
- CAFFE中训练与使用阶段网络设计的不同
神经网络中,我们通过最小化神经网络来训练网络,所以在训练时最后一层是损失函数层(LOSS), 在测试时我们通过准确率来评价该网络的优劣,因此最后一层是准确率层(ACCURACY). 但是当我们真正要使 ...
- caffe中关于(ReLU层,Dropout层,BatchNorm层,Scale层)输入输出层一致的问题
在卷积神经网络中.常见到的激活函数有Relu层 layer { name: "relu1" type: "ReLU" bottom: "pool1&q ...
随机推荐
- WebSocket 理论知识整理
最近工作用到websocket, 之前虽然也用到了一些简单的东西,但是并没有认真整理一下.所以这次准备了解一下WebSocket. WebSocket产生的背景 WebSocket是一种在单个TCP连 ...
- 深入分析 ThreadLocal
ThreadLoacal是什么? ThreadLocal是啥?以前面试别人时就喜欢问这个,有些伙伴喜欢把它和线程同步机制混为一谈,事实上ThreadLocal与线程同步无关.ThreadLocal虽然 ...
- 【OCR技术系列之六】文本检测CTPN的代码实现
这几天一直在用Pytorch来复现文本检测领域的CTPN论文,本文章将从数据处理.训练标签生成.神经网络搭建.损失函数设计.训练主过程编写等这几个方面来一步一步复现CTPN.CTPN算法理论可以参考这 ...
- Sword libcurl回调函数相关知识
libcurl响应回调函数说明 libcurl在默认情况下,回调里面会将数据分段的返回,不会一下子将发送端的数据全部塞到回调函数里面, 经过源码分析回调函数和curl_easy_perform是在 ...
- oozie调度sqoop Job 数据库密码无法保存
问题描述 通过oozie调度sqoop作业时,需要输入数据库作业密码,但在sqoop元数据服务配置密码后,过一段时间会失效. 解决方法 将数据库密码写入HDFS文件,通过配置Sqoop job,实现传 ...
- Deseq2 的可视化策略汇总
1) MA图 对于MA图而言, 横坐标为该基因在所有样本中的均值,basemean = (basemean_A + basemean_B ) / 2, 纵坐标为 log2Fold change 其 ...
- MYSQL 文件类型
首先, 表结构文件 : 1) *.frm是描述了表的结构, 数据及索引文件 如果是MyISAM引擎,则是 1) *.MYD保存了表的数据记录, 2) *.MYI则是表的索引 对于 InnoDB引擎,则 ...
- LinkedBlockingQueue源码分析
1. LinkedBlockingQueue源码分析(JDK8) 2. LinkedBlockingQueue源码分析 啦啦啦
- iOS开发之--属性关键字以及set和get方法
一.属性分为三大类 1.读写性控制 a.readOnly只读,只会生成get方法,不会生成set方法 b.readWrite可读可写,会生成set方法,也会生成get方法(默认设置) 2.setter ...
- 这样使用 GPU 渲染 CSS 动画(转)
大多数人知道现代网络浏览器使用GPU来渲染部分网页,特别是具有动画的部分. 例如,使用transform属性的CSS动画看起来比使用left和top属性的动画更平滑. 但是如果你问,“我如何从GPU获 ...