Difference between 'SAME' and 'VALID' padding

Difference between 'SAME' and 'VALID' padding 'SAME' padding 和 'VALID' padding 的区别 If you like ascii art: In this example: Input width = 13 Filter width = 6 Stride = 5 Notes: "VALID" only ever drops the right-most columns (or bottom-most rows).…

【转载】 Tensorflow中padding的两种类型SAME和VALID

原文地址: https://blog.csdn.net/jasonzzj/article/details/53930074 --------------------------------------------------------------------------------------- SAME means that the output feature map has the same spatial dimensions as the input feature map. Zer…

TensorFlow中CNN的两种padding方式“SAME”和“VALID”

来源 dilation_rate为一个可选的参数,默认为1,这里我们可以先不管它. 整理一下,对于"VALID",输出的形状计算如下: new_height=new_width=⌈(W–F+1)/S⌉ 对于"SAME",输出的形状计算如下: new_height=new_width=⌈W/S⌉ 其中,W为输入的size,F为filter为size,S为步长,⌈⌉为向上取整符号总之,TensorFlow 使用如下等式计算 SAME .PADDING SAME Pad…

Xcode的Architectures和Valid Architectures的区别,

登录 | 注册 ys410900345的专栏目录视图摘要视图订阅学院APP首次下载,可得50C币! 欢迎来帮助开源“进步” 当讲师?爱学习?投票攒课吧 CSDN 2015博客之星评选结果公布关闭 Xcode的Architectures和Valid Architectures的区别, 2014-05-14 11:23 651人阅读评论(0) 收藏举报分类: ios 开发(70) 目录(?)[+] 发表于6个月前(2013-10-29 21:07) 阅读(10…

tensorflow conv2d的padding解释以及参数解释

1.padding的方式: 说明: 1.摘录自http://stackoverflow.com/questions/37674306/what-is-the-difference-between-same-and-valid-padding-in-tf-nn-max-pool-of-t 2.不同的padding方式,VALID是采用丢弃的方式,比如上述的input_width=13,只允许滑动2次,多余的元素全部丢掉 3.SAME的方式,采用的是补全的方式,对于上述的情况,允许滑动3次,但是需要…

CNN初步-2

Pooling 为了解决convolved之后输出维度太大的问题在convolved的特征基础上采用的不是相交的区域处理 http://www.wildml.com/2015/11/understanding-convolutional-neural-networks-for-nlp/ 这里有一个cnn较好的介绍 Pooling also reduces the output dimensionality but (hopefully) keeps the most salie…

卷积神经网络CNN的意义

一.选用卷积的原因局部感知简单来说,卷积核的大小一般小于输入图像的大小(如果等于则是全连接),因此卷积提取出的特征会更多地关注局部 —— 这很符合日常我们接触到的图像处理.而每个神经元其实没有必要对全局图像进行感知,只需要对局部进行感知,然后在更高层将局部的信息综合起来就得到了全局的信息. 参数共享参数共享最大的作用莫过于很大限度地减少运算量了. 多核一般我们都不会只用一个卷积核对输入图像进行过滤,因为一个核的参数是固定的,其提取的特征也会单一化.这就有点像是我们平时如何客观看待事物,必…

jquery鼠标移动div内容上下左右滚动

jquery鼠标移动div内容上下左右滚动点击这里查看效果:http://keleyi.com/keleyi/phtml/jqtexiao/9.htm <!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd"> <html xmlns="http://ww…

TensorFlow 深度学习笔记卷积神经网络

Convolutional Networks 转载请注明作者:梦里风林 Github工程地址:https://github.com/ahangchen/GDLnotes 欢迎star,有问题可以到Issue区讨论官方教程地址视频/字幕下载 deep dive into images and convolutional models Convnet BackGround 人眼在识别图像时,往往从局部到全局局部与局部之间联系往往不太紧密我们不需要神经网络中的每个结点都掌握全局的知识,因此可以…

TensorFlow conv2d原理及实践

tf.nn.conv2d(input, filter, strides, padding, use_cudnn_on_gpu=None, data_format=None, name=None) 官方教程说明: 给定四维的input和filter tensor,计算一个二维卷积 Args: input: A Tensor. type必须是以下几种类型之一: half, float32, float64. filter: A Tensor. type和input必须相同 strides: A li…

TensorFlow构建卷积神经网络／模型保存与加载／正则化

TensorFlow 官方文档:https://www.tensorflow.org/api_guides/python/math_ops # Arithmetic Operators import tensorflow as tf # 用 tf.session.run() 里 feed_dict 参数设置占位 tensor, 如果传入 feed_dict的数据与 tensor 类型不符,就无法被正确处理 x = tf.placeholder(tf.string) y = tf.placehol…

学习Tensorflow，反卷积

在深度学习网络结构中,各个层的类别可以分为这几种:卷积层,全连接层,relu层,pool层和反卷积层等.目前,在像素级估计和端对端学习问题中,全卷积网络展现了他的优势,里面有个很重要的层,将卷积后的feature map上采样(反卷积)到输入图像的尺寸空间,就是反卷积层.那么它在tensorflow里是怎么实现的呢?本篇博文讲介绍这方面的内容. 1. 反卷积函数介绍 tf.nn.conv2d_transpose(value, filter, output_shape, strides, padd…

[转] Implementing a CNN for Text Classification in TensorFlow

Github上的一个开源项目,文档讲得极清晰 Github - https://github.com/dennybritz/cnn-text-classification-tf 原文- http://www.wildml.com/2015/12/implementing-a-cnn-for-text-classification-in-tensorflow/ In this post we will implement a model similar to Kim Yoon’s Convolut…

AlexNet总结

https://blog.csdn.net/Rasin_Wu/article/details/80017920 https://blog.csdn.net/chaipp0607/article/details/72847422 AlexNet AlexNet在2012年的ImageNet图像分类大赛中夺得第一名,将top-5错误率瞬间提升了百分之十以上.之后,CNN重回历史舞台. 首先看一下它的网络结构: 这是论文中的给出的结构图,看起来很复杂,我们简化一下.这是吴恩达深度学习课程中给出的讲义(…

机器学习与Tensorflow（4）——卷积神经网络与tensorflow实现

1.标准卷积神经网络标准的卷积神经网络由输入层.卷积层(convolutional layer).下采样层(downsampling layer).全连接层(fully—connected layer)和输出层构成. 卷积层也称为检测层下采样层也称为池化层(pooling layer) 2.卷积神经网络的优势: 第一个特点和优势就是:局部感知在传统神经网络中每个神经元都要与图片上每个像素相连接, 这样的话就会造成权重的数量巨大造成网络难以训练. 而在含有卷积层的神经网络中每个神经元的权重个…

课程四(Convolutional Neural Networks)，第二周（Deep convolutional models: case studies） —— 1.Practice questions

[解释] 应该是same padding 而不是 valid padding . [解释] 卷积操作用的应该是adding additional layers to the network ,而是应该添加跳跃连接(Skip connection). [解释] 这一题感觉四个选项都是对的,但是提交答案的时候,显示答案有错误.欢迎留言讨论. ---------------------------------------------------------- 参考链接: 1.https://www.c…

由浅入深：CNN中卷积层与转置卷积层的关系

欢迎大家前往腾讯云+社区,获取更多腾讯海量技术实践干货哦~ 本文由forrestlin发表于云+社区专栏导语:转置卷积层(Transpose Convolution Layer)又称反卷积层或分数卷积层,在最近提出的卷积神经网络中越来越常见了,特别是在对抗生成神经网络(GAN)中,生成器网络中上采样部分就出现了转置卷积层,用于恢复减少的维数.那么,转置卷积层和正卷积层的关系和区别是什么呢,转置卷积层实现过程又是什么样的呢,笔者根据最近的预研项目总结出本文. 1. 卷积层和全连接层在CNN提出…

[CNN] Understanding Convolution

From: http://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/49080029 一个概念需经过反复的推敲以及时间的沉淀,之后才能真正理解 [OpenCV] Image Processing - Spatial Filtering [CNN] What is Convolutional Neural Network 何谓卷积? 首先,我们有一个二维的滤波器矩阵(卷积核)和一个要处理的二维图像. 然后,对于图像的每一个像素点,计算它的邻域像素和滤波器矩阵的对应…

5、Tensorflow基础（三）神经元函数及优化方法

1.激活函数激活函数(activation function)运行时激活神经网络中某一部分神经元,将激活信息向后传入下一层的神经网络.神经网络之所以能解决非线性问题(如语音.图像识别),本质上就是激活函数加入了非线性因素,弥补了线性模型的表达力,把“激活的神经元的特征”通过函数保留并映射到下一层. 因为神经网络的数学基础是处处可微的,所以选取的激活函数要能保证数据输入与输出也是可微的.那么激活函数在 TensorFlow 中是如何表达的呢? 激活函数不会更改输入数据的维度,也就是输入和输出的维…

Deeplearning - Overview of Convolution Neural Network

Finally pass all the Deeplearning.ai courses in March! I highly recommend it! If you already know the basic then you may be interested in course 4 & 5, which shows many interesting cases in CNN and RNN. Although I do think that 1 & 2 is better str…

Tensorflor实现文本分类

Tensorflor实现文本分类下面我们使用CNN做文本分类 cnn实现文本分类的原理下图展示了如何使用cnn进行句子分类.输入是一个句子,为了使其可以进行卷积,首先需要将其转化为向量表示,通常使用word2vec实现.d=5表示每个词转化为5维的向量,矩阵的形状是[sentence_length × 5],即[7 ×5].6个filter(卷积核),与图像中使用的卷积核不同的是,nlp使用的卷积核的宽与句子矩阵的宽相同,只是长度不同.这里有(2,3,4)三种size,每种size有两个fi…

CNN tflearn处理mnist图像识别代码解说——conv_2d参数解释，整个网络的训练，主要就是为了学那个卷积核啊。

官方参数解释: Convolution 2D tflearn.layers.conv.conv_2d (incoming, nb_filter, filter_size, strides=1, padding='same', activation='linear', bias=True, weights_init='uniform_scaling', bias_init='zeros', regularizer=None, weight_decay=0.001, trainable=True,…

About CNN（convolutional neural network）

NO.1卷积神经网络基本概念 CNN是第一个被成功训练的多层深度神经网络结构,具有较强的容错.自学习及并行处理能力.最初是为识别二维图像而设计的多层感知器,局部连接和权值共享网络结构类似于生物神经网络. 卷积神经网络的权值共享(weight sharing)的网络结构显著降低了模型的复杂度,减少了权值的数量. 神经网络NN的基本组成包括输入层,隐藏层和输出层.卷积神经网络的特点在于隐藏层分为卷积层和池化层(pooling layer,也叫下采样层). 卷积层通过一块块的卷积核(conventi…

inceptionnet

inception发展历程 v1 mlp多层感知器层上面两个观看孔径,尺寸不一样,可以抽取不同分辨率,不同尺度的邻域范围的信息作为特征,这样就可以观察到输入数据的不同层次,不同分辨率的特征因为这个1*1完了之后,就是做完内积以后,就在那一个点上,它是每个通道那一个点上做完内积,把所有通道的内积加起来,之后非线性激活函数,这里的conv里面都包含relu. 1*1卷积所连接的相关性是最高的,因为卷积核扩大以后呢,3*3他在不同通道的位置,可能会变得不一样,相关性就会减弱 v2: 传统的神经网络…

一文搞懂 deconvolution、transposed convolution、sub-pixel or fractional convolution

目录写在前面什么是deconvolution convolution过程 transposed convolution过程 transposed convolution的计算整除的情况不整除的情况总结参考博客:blog.shinelee.me | 博客园 | CSDN 写在前面开篇先上图,图为deconvolution在像素级语义分割中的一种应用,直观感觉deconvolution是一个upsampling的过程,像是convolution的对称过程. 本文将深入deconvol…

tensorflow学习笔记——AlexNet

1,AlexNet网络的创新点 AlexNet将LeNet的思想发扬光大,把CNN的基本原理应用到了很深很宽的网络中.AlexNet主要使用到的新技术点如下: (1)成功使用ReLU作为CNN的激活函数,并验证其效果在较深的网络超过了Sigmoid,成功解决了Sigmoid在网络较深时的梯度弥散问题.虽然ReLU激活函数在很久之前就被提出了,但直到AlexNet的出现才将其发扬光大. 在最初的感知机模型中,输入和输出的关系如下: 虽然只是单纯的线性关系,这样的网络结构有很大的局限性:即使用很多这…

Tensorflow.nn 核心模块详解

看过前面的例子,会发现实现深度神经网络需要使用 tensorflow.nn 这个核心模块.我们通过源码来一探究竟. # Copyright 2015 Google Inc. All Rights Reserved. # # Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License"); # you may not use this file except in compliance with the License. #…

CNN-2: AlexNet 卷积神经网络模型

1.AlexNet 模型简介由于受到计算机性能的影响,虽然LeNet在图像分类中取得了较好的成绩,但是并没有引起很多的关注. 知道2012年,Alex等人提出的AlexNet网络在ImageNet大赛上以远超第二名的成绩夺冠,卷积神经网络乃至深度学习重新引起了广泛的关注. 2.AlexNet 模型特点 AlexNet是在LeNet的基础上加深了网络的结构,学习更丰富更高维的图像特征.AlexNet的特点:1)更深的网络结构2)使用层叠的卷积层,即卷积层+卷积层+池化层来提取图像的特征3)使用D…

CNN输出维度的计算

在 CNN 的一层中的 patch 中共享权重 w ,无论猫在图片的哪个位置都可以找到. 当我们试图识别一个猫的图片的时候,我们并不在意猫出现在哪个位置.无论是左上角,右下角,它在你眼里都是一只猫.我们希望 CNNs 能够无差别的识别,这如何做到呢? 如我们之前所见,一个给定的 patch 的分类,是由 patch 对应的权重和偏置项决定的. 如果我们想让左上角的猫与右下角的猫以同样的方式被识别,他们的权重和偏置项需要一样,这样他们才能以同一种方法识别. 这正是我们在 CNNs 中做的.一个…

tensorflow学习笔记——ResNet

自2012年AlexNet提出以来,图像分类.目标检测等一系列领域都被卷积神经网络CNN统治着.接下来的时间里,人们不断设计新的深度学习网络模型来获得更好的训练效果.一般而言,许多网络结构的改进(例如从VGG到ResNet可以给很多不同的计算机视觉领域带来进一步性能的提高. ResNet(Residual Neural Network)由微软研究员的 Kaiming He 等四位华人提出,通过使用 Residual Uint 成功训练152层深的神经网络,在 ILSVRC 2015比赛中获得了冠…

【Difference between 'SAME' and 'VALID' padding】的更多相关文章