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. python（if判断）

    一.if判断 如果 条件满足,才能做某件事情, 如果 条件不满足,就做另外一件事情,或者什么也不做 注意: 代码的缩进为一个 tab 键,或者 4 个空格 在 Python 开发中,Tab 和空格不要 ...

  2. Redis持久化从rdb切换到aof

    要求:不重启redis的情况下,将RDB数据切换到AOF数据中 准备,配置文件已支持RDB持久化 port 6379 daemonize yes pidfile /data/6379/redis.pi ...

  3. Linux实验：ssh免密码配置

    [实验目的]    1)了解ssh工具的作用    2)熟悉ssh配置过程    3)理解ssh原理[实验原理]    SSH是目前比较可靠的专为远程登录会话和其他网络服务提供安全的协议.不同主机之间 ...

  4. pipeline和channel的区别

    pipeline和channel的区别 在golang中,学到channel时,往往都会产生一些疑惑,和channel的区别是什么? 以下就是区别: difference channel pipeli ...

  5. cesium-print 动态打印插件

    Cesium 动态打印插件 cesium-print is a plugin for cesium printing Usage Include it in your code after impor ...

  6. SpringBoot 注册Servlet三大组件【Servlet、Filter、Listener】-原生代码+@Bean+效果展示

    由于SpringBoot默认是以jar包的方式启动嵌入式的Servlet容器来启动SpringBoot的web应用,没有web.xml文件. 注册三大组件,class MyServlet()/clas ...

  7. Oracle SQL developer客户端 如何连接已经安装完毕的Oracle服务器端

    对于刚刚安装完毕Oracle数据库后不知道如何链接使用,可参考以下解决方案. Part 1 首先说服务: 如果正确安装Oracle 11g客户端的朋友们注意了,想要Oracle数据库正常启动有如下三个 ...

  8. springboot进行热部署项目

    百度了挺多的热部署,一种就是idea中一个插件,但是听说还需要 花钱,而且效果还是不太好. 自己按照网上的经验配置了一种属于自己的热部署,下面是详细的配置过程: 一.就是引入热部署需要的依赖: < ...

  9. HTTP和HTTPS的区别和常见的面试题

    本篇会着重介绍http和https的区别和常见的面试题 常见的http和https面试题: Http与Https的基本概念和他们的区别 HTTPS工作原理 常用的HTTP方法有哪些 GET方法与POS ...

  10. 【Python学习】Python3 基础语法

    ==================================================================================================== ...