目录

  一维Full卷积

  一维Same卷积

  一维Valid卷积

  三种卷积类型的关系

  具备深度的一维卷积

  具备深度的张量与多个卷积核的卷积

  参考资料


一维卷积通常有三种类型:full卷积、same卷积和valid卷积,下面以一个长度为5的一维张量I和长度为3的一维张量K(卷积核)为例,介绍这三种卷积的计算过程

一维Full卷积

Full卷积的计算过程是:K沿着I顺序移动,每移动到一个固定位置,对应位置的值相乘再求和,计算过程如下:

将得到的值依次存入一维张量Cfull,该张量就是I和卷积核K的full卷积结果,其中K卷积核或者滤波器或者卷积掩码,卷积符号用符号★表示,记Cfull=I★K

返回目录

一维Same卷积

卷积核K都有一个锚点,然后将锚点顺序移动到张量I的每一个位置处,对应位置相乘再求和,计算过程如下:

假设卷积核的长度为FL,如果FL为奇数,锚点位置在(FL-1)/2处;如果FL为偶数,锚点位置在(FL-2)/2处。

返回目录

一维Valid卷积

从full卷积的计算过程可知,如果K靠近I,就会有部分延伸到I之外,valid卷积只考虑I能完全覆盖K的情况,即K在I的内部移动的情况,计算过程如下:

返回目录

三种卷积类型的关系

返回目录

具备深度的一维卷积

比如x是一个长度为3,深度为3的张量,其same卷积过程如下,卷积核K的锚点在张量x范围内依次移动,输入张量的深度和卷积核的深度是相等的。

返回目录

具备深度的张量与多个卷积核的卷积

上面介绍了一个张量和一个卷积核进行卷积。他们的深度相等才能进行卷积,下面介绍一个张量与多个卷积核的卷积。同一个张量与多个卷积核的卷积本质上是该张量分别与每一个卷积核卷积,然后将每一个卷积结果在深度方向上连接起来。

举例:以长度为3、深度为3的输入张量与2个长度为2、深度为3的卷积核卷积为例,过程如下:

返回目录

参考资料

《图解深度学习与神经网络:从张量到TensorFlow实现》_张平

返回目录

深度学习面试题09:一维卷积(Full卷积、Same卷积、Valid卷积、带深度的一维卷积)的更多相关文章

  1. 深度学习面试题27:非对称卷积(Asymmetric Convolutions)

    目录 产生背景 举例 参考资料 产生背景 之前在深度学习面试题16:小卷积核级联卷积VS大卷积核卷积中介绍过小卷积核的三个优势: ①整合了三个非线性激活层,代替单一非线性激活层,增加了判别能力. ②减 ...

  2. 深度学习面试题29:GoogLeNet(Inception V3)

    目录 使用非对称卷积分解大filters 重新设计pooling层 辅助构造器 使用标签平滑 参考资料 在<深度学习面试题20:GoogLeNet(Inception V1)>和<深 ...

  3. 深度学习面试题13:AlexNet(1000类图像分类)

    目录 网络结构 两大创新点 参考资料 第一个典型的CNN是LeNet5网络结构,但是第一个引起大家注意的网络却是AlexNet,Alex Krizhevsky其实是Hinton的学生,这个团队领导者是 ...

  4. 深度学习面试题10:二维卷积(Full卷积、Same卷积、Valid卷积、带深度的二维卷积)

    目录 二维Full卷积 二维Same卷积 二维Valid卷积 三种卷积类型的关系 具备深度的二维卷积 具备深度的张量与多个卷积核的卷积 参考资料 二维卷积的原理和一维卷积类似,也有full卷积.sam ...

  5. 深度学习面试题25:分离卷积(separable卷积)

    目录 举例 单个张量与多个卷积核的分离卷积 参考资料 举例 分离卷积就是先在深度上分别卷积,然后再进行卷积,对应代码为: import tensorflow as tf # [batch, in_he ...

  6. 深度学习面试题24:在每个深度上分别卷积(depthwise卷积)

    目录 举例 单个张量与多个卷积核在深度上分别卷积 参考资料 举例 如下张量x和卷积核K进行depthwise_conv2d卷积 结果为: depthwise_conv2d和conv2d的不同之处在于c ...

  7. 深度学习面试题16:小卷积核级联卷积VS大卷积核卷积

    目录 感受野 多个小卷积核连续卷积和单个大卷积核卷积的作用相同 小卷积核的优势 参考资料 感受野 在卷积神经网络中,感受野(Receptive Field)的定义是卷积神经网络每一层输出的特征图(fe ...

  8. 深度学习面试题26:GoogLeNet(Inception V2)

    目录 第一层卷积换为分离卷积 一些层的卷积核的个数发生了变化 多个小卷积核代替大卷积核 一些最大值池化换为了平均值池化 完整代码 参考资料 第一层卷积换为分离卷积 net = slim.separab ...

  9. 深度学习面试题21:批量归一化(Batch Normalization,BN)

    目录 BN的由来 BN的作用 BN的操作阶段 BN的操作流程 BN可以防止梯度消失吗 为什么归一化后还要放缩和平移 BN在GoogLeNet中的应用 参考资料 BN的由来 BN是由Google于201 ...

随机推荐

  1. SAP开源的持续集成-持续交付的解决方案

    SAP开源的持续集成/持续交付的解决方案: (1) 一个叫做piper的github项目,包含一个针对Jenkins的共享库和一个方便大家快速搭建CI/CD环境的Docker镜像: (2) 一套SAP ...

  2. 如何方便引用自己的python包

    有时候想要把一些功能封装成函数然后包装到模块里面最后形成一个包,然后在notebook里面去引用它去处理自己的数据和分析一些有用的部分,比如自己在 之前用到的一个datascience模板就是这样组织 ...

  3. 【idea】scala&sbt+idea安装配置与测试

    一.IDEA安装 下载Community版的IDEA,Ultimate是免费试用版(相当于用到后面要给钱的) ideaIC-2019.2.3.tar.gz 解压IDEA: tar -zxvf idea ...

  4. 快速为不同 Git 平台配置用户

    在 ~ 目录下创建 config 文件可以为项目配置默认的用户信息,但如果希望经常切换,那么最好就是通过命令为项目单独设置用户. 我使用的 shell 是 zsh, 所以我在 ~/.zshrc 文件中 ...

  5. Linux 新手入门教程

    Linux 新手入门教程 1991年10月5日,Linus Torvalds 在互联网上发布消息,宣布他自己开发的内核系统诞生了.他将内核源代码保存在芬兰最大的 FTP 网站上,命名为 Linux,取 ...

  6. go中三个点(...)用法

    go命令中三个点含义 An import path is a pattern if it includes one or more "..." wildcards, each of ...

  7. 【HICP Gauss】数据库 数据库高级语法(数据类型函数)-3

    SQL高级语法:整型:   integer 2(-31) ~2(31)-1 4字节 intger unsigned 2(0)~2(32)-1 4字节 bigint 2(-63)~2(63)-1 8字节 ...

  8. 【HICP Gauss】数据库 环境的搭建 -1

    1.安装规则    1.主机名必须网络唯一  2.主机名必须两位数以上 可以中划线 不能下划线  3.固定IP地址  4.端口号 1888 新增账户 omm 用户组 dbgrp ,家目录 /home/ ...

  9. linux上如何删除文件名乱码的文件

    这里写图片描述今天在服务上发现了两个文件名是乱码的文件,如图所示.这里写图片描述于是想用rm命令把它们删掉,但提示没有此文件. 网上搜了一下,找到解决方法,首先执行ls -i命令,此时在文件前面会出现 ...

  10. commons-io之FileUtils、IOUtils

    原文:https://blog.csdn.net/justry_deng/article/details/93616705 commons-io简单说明:Common IO 是一个工具库,用来帮助开发 ...