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

  1. 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 ...

  2. 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 ...

  3. 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 ...

  4. 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. ...

  5. 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 ...

  6. 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. ...

  7. 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 ...

  8. 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 ...

  9. 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

  1. 使用phpstorm进行PHP断点调试

    PHP开发中都说一个会偷懒的程序员才是合格的程序员,在PHP开发中调试是必须要有的,可能要重复很多次的去调试,一次又一次,今天我们就来教教大家如何偷懒的,那么就来讲讲使用phpstorm进行偷懒吧! ...

  2. cmder里ls、pwd、自定义的alias等一系列命令都无法使用

    win10下cmder很多命令history pwd无法使用,ls字体也没有颜色显示,其根本原因是win10下cmd控制台版本问题,切换回老版本就OK了

  3. java生成兑换码礼包码--工具类

    import java.util.HashSet; import java.util.Random; import java.util.Set; public class GenSerial { pr ...

  4. FasterRCNN 提升分类精度(转)

    近年来,随着深度学习的崛起,计算机视觉得到飞速发展.目标检测作为计算机视觉的基础算法,也搭上了深度学习的快车.基于Proposal的检测框架,从R-CNN到Faster R-CNN,算法性能越来越高, ...

  5. tensorflow中moving average的用法

    一般在保存模型参数的时候,都会保存一份moving average,是取了不同迭代次数模型的移动平均,移动平均后的模型往往在性能上会比最后一次迭代保存的模型要好一些. tensorflow-model ...

  6. composer lavarel 安装

    一:packagist库:https://packagist.org/packages/laravel/laravel 二:composer安装 // 安装到laravel文件夹 composer c ...

  7. 新唐N32905U1DN开发教程：MDK环境下工程搭建(官方提供的固件库)（转）

    前言:新唐N32905U1DN单片机不支持用户将程序烧录到内部FLASH,必须外挂FLASH存储用户程序,可以是SPI FLASH.NAND FLASH.SD卡.用户采用裸机开发的方式可使用官方提供的 ...

  8. [Benchmark] Codeflaws: A Programming Competition Benchmark for Evaluating Automated Program Repair Tools

    Basic Information Publication: ICSE'17 Authors: Shin Hwei Tan, Jooyong Yi, Yulis, Sergey Mechtaev, A ...

  9. Linux下的awk文本分析命令实例(一)

    1.  入门实例1.1 显示最近登录的5个帐号: [root@localhost ~]# | awk '{print $1}' root root root root reboot 1.2 如果只是显 ...

  10. ZooKeeper-3.3.4集群安装配置

    https://blog.csdn.net/shirdrn/article/details/7183503