1. 卷积与反卷积 如上图演示了卷积核反卷积的过程,定义输入矩阵为 I(4×4),卷积核为 K(3×3),输出矩阵为 O(2×2): 卷积的过程为:Conv(I,W)=O 反卷积的过称为:Deconv(W,O)=I(需要对此时的 O 的边缘进行延拓 padding) 2. 步长与重叠 卷积核移动的步长(stride)小于卷积核的边长(一般为正方行)时,变会出现卷积核与原始输入矩阵作用范围在区域上的重叠(overlap),卷积核移动的步长(stride)与卷积核的边长相一致时,不会出现重叠现象.

1. 卷积与反卷积 如上图演示了卷积核反卷积的过程,定义输入矩阵为 I(4×4),卷积核为 K(3×3),输出矩阵为 O(2×2): 卷积的过程为:Conv(I,W)=O 反卷积的过称为:Deconv(W,O)=I(需要对此时的 O 的边缘进行延拓 padding) 2. 步长与重叠 卷积核移动的步长(stride)小于卷积核的边长(一般为正方行)时,变会出现卷积核与原始输入矩阵作用范围在区域上的重叠(overlap),卷积核移动的步长(stride)与卷积核的边长相一致时,不会出现重叠现象.

反卷积是指,通过测量输出和已知输入重构未知输入的过程.在神经网络中,反卷积过程并不具备学习的能力,仅仅是用于可视化一个已经训练好的卷积神经网络,没有学习训练的过程.反卷积有着许多特别的应用,一般可以用于信道均衡.图像恢复.语音识别.地震学.无损探伤等未知输入估计和过程辨识方面的问题. 在神经网络的研究中,反卷积更多的是充当可视化的作用,对于一个复杂的深度卷积网络,通过每层若干个卷积核的变换,我们无法知道每个卷积核关注的是什么,变换后的特征是什么样子.通过反卷积的还原,可以对这些问题有个清晰的可视

1. tf.nn.moments(x, axes=[0, 1, 2])  # 对前三个维度求平均值和标准差,结果为最后一个维度,即对每个feature_map求平均值和标准差 参数说明:x为输入的feature_map, axes=[0, 1, 2] 对三个维度求平均,即每一个feature_map都获得一个平均值和标准差 2.with tf.control_dependencies([train_mean, train_var]): 即执行with里面的操作时,会先执行train_mean 和

搞明白了卷积网络中所谓deconv到底是个什么东西后,不写下来怕又忘记,根据参考资料,加上我自己的理解,记录在这篇博客里. 先来规范表达 为了方便理解,本文出现的举例情况都是2D矩阵卷积,卷积输入和核形状都为正方形,x和y轴方向的padding相同,stride也相同. 记号:  i,o,k,p,s i,o,k,p,s 分别表示:卷积/反卷积的输入大小 input size input size,卷积/反卷积输出大小 output size output size,卷积/反卷积核大小 kerne

文章来源:https://www.jianshu.com/p/01577e86e506 pytorch中的 2D 卷积层 和 2D 反卷积层 函数分别如下: class torch.nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size, stride=1, padding=0, groups=1, bias=True) class torch.nn.ConvTranspose2d(in_channels, out_channels, kernel_si

1. tf.layers.conv2d(input, filter, kernel_size, stride, padding) # 进行卷积操作 参数说明:input输入数据, filter特征图的个数,kernel_size卷积核的大小,stride步长,padding是否补零 2. tf.layers.conv2d_transpose(input, filter, kernel_size, stride, padding) # 进行反卷积操作 参数说明:input输入数据, filter特

反卷积操作: 首先对需要进行维度扩张的feature_map 进行补零操作,然后使用3*3的卷积核,进行卷积操作,使得其维度进行扩张,图中可以看出,2*2的feature经过卷积变成了4*4.    3*3的卷积经过扩张以后形成了5*5                          feature_map为偶数                                              feature_map为偶数 代码:主函数 with tf.variable_scope('

(1)边长的计算公式是:  output_h =(originalSize_h+padding*2-kernelSize_h)/stride +1 输入图片大小为200×200,依次经过一层卷积(kernel size 5×5,padding 1,stride 2),pooling(kernel size 3×3,padding 0,stride 1),又一层卷积(kernel size 3×3,padding 1,stride 1)之后,输出特征图大小为: (200-5+2*1)/2+1 为9

Plese see this answer for a detailed example of how tf.nn.conv2d_backprop_input and tf.nn.conv2d_backprop_filter in an example. In tf.nn, there are 4 closely related 2d conv functions: tf.nn.conv2d tf.nn.conv2d_backprop_filter tf.nn.conv2d_backprop_i

今天,主要和大家分享一下最近研究的卷积网络和它的一些变种. 首先,介绍一下基础的卷积网络. 通过PPT上的这个经典的动态图片可以很好的理解卷积的过程.图中蓝色的大矩阵是我们的输入,黄色的小矩阵是卷积核(kernel,filter),旁边的小矩阵是卷积后的输入,通常称为feature map. 从动态图中,我们可以很明白的看出卷积实际上就是加权叠加. 同时,从这个动态图可以很明显的看出,输出的维度小于输入的维度.如果我们需要输出的维度和输入的维度相等,这就需要填充(padding). 现在我们来看

反卷积的具体计算步骤 令图像为 卷积核为 case 1 如果要使输出的尺寸是 5x5,步数 stride=2 ,tensorflow 中的命令为: transpose_conv = tf.nn.conv2d_transpose(value=input, filter=kernel, output_shape=[1,5,5,1], strides=2, padding='SAME') 当执行 transpose_conv 命令时,tensorflow 会先计算卷积类型.输入尺寸.步数和输出尺寸之间

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

Spyder   Ctrl + 4/5: 块注释/块反注释 本文总结的是我们大家在python中常见的数据预处理方法,以下通过sklearn的preprocessing模块来介绍; 1. 标准化(Standardization or Mean Removal and Variance Scaling) 变换后各维特征有0均值,单位方差.也叫z-score规范化(零均值规范化).计算方式是将特征值减去均值,除以标准差. sklearn.preprocessing.scale(X) 一般会把trai

Transposed convolutions也称作fractionally strided convolutions(本人比较喜欢这个称呼,比较直观),Upconvolution,deconvolutions i:表示一般卷积时候的输入图片的大小i*i               i':表示反卷积时候的输入图片的大小 k:表示一般卷积时候的kernel的大小i*i                 k'=k s:表示stride大小                               

Linux內核中常用的一些延時方法 這些方法在以下路徑下定義:kernel/include/linux/delay.h #ifndef _LINUX_DELAY_H #define _LINUX_DELAY_H /* * Copyright (C) 1993 Linus Torvalds * * Delay routines, using a pre-computed "loops_per_jiffy" value. */ #include <linux/kernel.h>

这编文章我来整理了一些在 javascript 中常用的正则式希望能给大家带来一些开发的灵感 //校验是否全由数字组成 function isDigit(s) { var patrn=/^[0-9]{1,20}$/; if (!patrn.exec(s)) return false return true } 匹配中文字符的正则表达式: [u4e00-u9fa5]评注:匹配中文还真是个头疼的事,有了这个表达式就好办了 匹配双字节字符(包括汉字在内):[^x00-xff]评注:可以用来计算字符串的

Hanming,RS,BCH —— NAND Flash中常用的纠错方式 因为闪存中会有出错的可能,如果没有使用ECC模块,读出的数据和写入的数据会有不匹配的可能,也许一个文件中只有一两个bit不匹配,这也是不能容忍的.相对来说SLC中出错概率比较低,所以使用一个纠错能力不强的Hanming码就可以了,在MLC中Hanming码就显得力不从心了,需要纠错能力更强的RS或者BCH纠错方式了. Hanming码原理算法都不算复杂,网上应该都能找到hdl代码. RS(Reed-Solomon)应用也非

Mysql中常用的函数汇总: 一.数学函数abs(x) 返回x的绝对值bin(x) 返回x的二进制(oct返回八进制,hex返回十六进制)ceiling(x) 返回大于x的最小整数值exp(x) 返回值e(自然对数的底)的x次方floor(x) 返回小于x的最大整数值greatest(x1,x2,...,xn)返回集合中最大的值least(x1,x2,...,xn) 返回集合中最小的值ln(x) 返回x的自然对数log(x,y)返回x的以y为底的对数mod(x,y) 返回x/y的模(余数)pi(

Android源码浅析(四)--我在Android开发中常用到的adb命令,Linux命令,源码编译命令 我自己平时开发的时候积累的一些命令,希望对你有所帮助 adb是什么?: adb的全称为Android Debug Bridge,就是起到调试桥的作用.通过adb我们可以在IDE中调试Android程序,说白了就是debug工具.adb的工作方式比较特殊,采用监听Socket TCP 5554等端口的方式让IDE和Qemu通讯,默认情况下adb会daemon相关的网络端口,所以当我们运行And