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卷积层有多少个权重？

卷积层的权重个数取决于卷积核的大小和通道数。在卷积神经网络中，每个卷积层由多个卷积核组成，每个卷积核都有自己的权重。每个卷积核的权重个数等于卷积核的大小乘以输入数据的通道数。

假设卷积核的大小为KK，输入数据的通道数为C，那么每个卷积核的权重个数为KK*C。而一个卷积层通常包含多个卷积核，所以卷积层的权重个数等于每个卷积核的权重个数乘以卷积核的数量。

卷积层的权重用于学习输入数据的特征，通过不断调整权重的值，卷积层可以提取出输入数据中的不同特征。卷积层在计算过程中，将卷积核与输入数据进行卷积操作，然后将结果传递给下一层进行处理。

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卷积层

深度学习基础理论-CNN篇卷积层卷积层（convolution layer）是卷积神经网络中的基础操作，甚至在网络最后起分类作用的全连接层在工程实现时也是由卷积操作替代的。...进一步地，若类似fl 这样的卷积核有D 个，则在同一个位置上可得到1×1×1×D 维度的卷积输出，而D 即为第l+1 层特征xl+1 的通道数Dl+1。形式化的卷积操作可表示为： ?...需指出的是，式中的fi,j,dl,d 可视作学习到的权重，可以发现该项权重对不同位置的所有输入都是相同的，这便是卷积层“权值共享”特性。除此之外，通常还会在yil+1,jl+1,d 上加入偏置项bd。...在误差反向传播时可针对该层权重和偏置项分别设置随机梯度下降的学习率。当然根据实际问题需要，也可以将某层偏置项设置为全0，或将学习率设置为0，以起到固定该层偏置或权重的作用。...试想，若原图像素(x, y) 处可能存在物体边缘，则其四周(x−1, y)，(x+1, y)，(x, y − 1)，(x, y + 1) 处像素值应与(x, y) 处有显著差异。

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估算卷积层与反卷积层运算量

那么对于给定一个卷积神经网络的模型定义，该如何估算其浮点数运算量。对卷积神经网络来说，卷积层的运算量是占网络总运算量的大头，而对于一些像素级别任务，反卷积层也要算上。...网上有很多介绍如何计算卷积网络运算量的文章，基本都是介绍卷积还有全连接等一些常用的层是如何计算的，但很少有介绍反卷积层的运算量如何计算。...本文主要内容是介绍卷积、反卷积、分组卷积和分组反卷积的运算量分别是如何估算出来的。...普通卷积层的运算量很多文章都已经讲过如何计算了，这里也重复讲下，为后面介绍反卷积的运算量做铺垫。...分组反卷积来看下反卷积，有了分组卷积的铺垫，分组反卷积也不难求，分组反卷积的FP同样也是对应分组卷积的BP： ? 同样的，左上角定义了分组反卷积的输入和输出feature map大小，分组数为。

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Caffe Vision 层 - 卷积层 ConvLayer

Caffe Vision 层 - 卷积层 ConvLayer Caffe 的视觉层一般采用 images 作为输入，输出另一种 images....卷积层 Conv Layer Conv 层采用一组待学习的 filters 对输入图片进行卷积操作，每一个 filter 输出一个 feature map. ?...Caffe 提供了 Conv 层的 CPU 和 GPU 实现：头文件 - ./include/caffe/layers/conv_layer.hpp CPU 实现 - ....optional bool bias_term = 2 [default = true]; // 是否有 bias 项 // Pad, kernel size, and stride are...的 height 和 width，也可以定义为 kernel_h 和 kernel_w weight_filler - 权重初始化 type: ‘constant’ value: 0 默认值 type

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PyTorch: nn网络层-卷积层

文章目录 nn网络层-卷积层 1D/2D/3D 卷积一维卷积二维卷积三维卷积二维卷积：nn.Conv2d() 卷积尺寸计算简化版卷积尺寸计算完整版卷积尺寸计算卷积网络示例转置卷积：...nn.ConvTranspose() 转置卷积尺寸计算简化版转置卷积尺寸计算完整版简化版转置卷积尺寸计算 nn网络层-卷积层 1D/2D/3D 卷积卷积有一维卷积、二维卷积、三维卷积。...if flag: conv_layer = nn.Conv2d(3, 1, 3) # input:(i, o, size) weights:(o, i , h, w) # 初始化卷积层权值...如上图，本来卷积核有9个像素点，但是在实际的情况中卷积核最大只能计算到4个像素点，因此这里就是4。 16是根据输入公式计算得到的输出图片的大小。...if flag: conv_layer = nn.Conv2d(3, 1, 3) # input:(i, o, size) weights:(o, i , h, w) # 初始化卷积层权值

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卷积神经网络学习路线（二）| 卷积层有哪些参数及常用卷积核类型盘点？

前言上一篇推文介绍了卷积神经网络的组成层以及卷积层是如何在图像中起作用的，推文地址为：https://mp.weixin.qq.com/s/MxYjW02rWfRKPMwez02wFA 。...今天我们就继续讲讲卷积核的基本参数以及卷积核有哪些基本类型。卷积核的基本参数卷积神经网络的核心操作就是卷积层，我们这里以caffe框架为例子来介绍一下卷积核都有哪些基本的参数。...weight_filler { type: "xavier" } bias_filler { type: "constant" } } } 从上面我们可以看到卷积层的参数有...weight_filler：权重初始化方式。有xavier,gaussian，及constant等方式。 bias_filler: 偏置项的初始化。一般设置为constant,值全为0。...常用卷积核类型盘点？卷积核的类型有很多，从我在工业上做的一些任务来看，最常用的卷积核类型大概有4种，分别是标准卷积，扩张卷积，转置卷积和深度可分离卷积。

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CNN之卷积层

未知图案的局部和标准X图案的局部一个一个比对时的计算过程，便是卷积操作什么是卷积对图像（不同的数据窗口数据）和滤波矩阵（一组固定的权重：因为每个神经元的多个权重固定，所以又可以看做一个恒定的滤波器filter...非严格意义上来讲，下图中红框框起来的部分便可以理解为一个滤波器，即带着一组固定权重的神经元。多个滤波器叠加便成了卷积层。 ?...具体来说，左边是图像输入，中间部分就是滤波器filter（带着一组固定权重的神经元），不同的滤波器filter会得到不同的输出数据，比如颜色深浅、轮廓。...一张动图详解卷积操作在CNN中，滤波器filter（带着一组固定权重的神经元）对局部输入数据进行卷积计算。每计算完一个数据窗口内的局部数据后，数据窗口不断平移滑动，直到计算完所有数据。...笔者根据cs231n的卷积动图依次截取了18张图，然后用一gif 制图工具制作了一gif 动态卷积图： ? 上图可以看到如下几个参数：两个神经元，即depth=2，意味着有两个滤波器。

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Pytorch定义卷积层

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由浅入深CNN中卷积层与转置卷积层的关系

，通过与权重矩阵相乘层层传递，而卷积层则认为上一层的有些节点下一层其实是不需要的，所以提出了卷积核矩阵的概念，如果卷积核的大小是n*m，那么意味着该卷积核认为上一层节点每次映射到下一层节点都只有n*m个节点是有意义的...到这里，有些初学者会认为全连接层也可以做到，只要让权重矩阵某些权重赋值为0就可以实现了，例如假设在计算当前层第2个节点时认为上一层的第1个节点我不需要，那么设置w_{01}=0就可以了。...其实没错，卷积层是可以看做全连接层的一种特例，卷积核矩阵是可以展开为一个稀疏的包含很多0的全连接层的权重矩阵，下图就是一个由4*4图片经过3*3卷积核生成一个大小为2*2output时，卷积核所展开的全连接层的权重矩阵...[卷积核对应的全连接层权重矩阵] 可以看到，上面的矩阵大小为4*16，比卷积核3*3大了不少，因此使用卷积层而不用全连接层第一个原因就是可以极大的减少参数的个数，第二个原因就是卷积核关注的是某几个相邻的节点之间的关系...举个栗子，当我们在前馈神经网络中学习一个4*4的图片中是否有横折图案时，使用下图中4个训练数据进行训练，那么最终只会对5，6，9，a这四个节点的权重有所调节，然后如果出现如下图最后一张图片作为测试时，就会导致网络无法识别

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在卷积层后添加池化层

我们来向https://ymiir.top/index.php/2022/02/05/cnn_study_1/文章中的神经网络加入池化层，体验池化层带来的效果，网络中使用最大池化，且设置ceil_mode...__init__() #添加卷积层，输入3通道图像 #输出3通道图像，卷积核大小为3*3 #上下步长为1，四周增加padding为1 self.conv...=torch.nn.Conv2d(3,3,(3,3),padding=1) #添加池化层，池化核尺寸为3*3，ceil_mode设置为True self.pooling=...torch.nn.MaxPool2d(3,ceil_mode=True) #前向传播函数 def forward(self,x): #输入数据通过卷积，池化，并使用relu...张一组 writer.add_images('后来',output,step) #step递增 step=step+1 程序的运行结果: 同样是step3中的图像，与之前仅有卷积层的结果相比

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动态卷积系列工作的基础：CondCov按需定制的卷积权重

CondConv核心思想 CondConv的核心思想是带条件计算的分支集成的一种巧妙变换，首先它采用更细粒度的集成方式，每一个卷积层都拥有多套权重，卷积层的输入分别经过不同的权重卷积之后组合输出： ?...作者将多套权重加权组合之后，只做一次卷积就能完成相当的效果！...简单来说，CondConv在卷积层设置多套卷积核，在推断时对卷积核施加SE模块，根据卷积层的输入决定各套卷积核的权重，最终加权求和得到一个为该输入量身定制的一套卷积核，最后执行一次卷积即可。...事实上作者只使用了一层全连接，而不是标准的SE模块~ 从注意力机制的角度上看，这里将注意力机制应用到了卷积权重上从条件计算的角度上看，这里利用注意力机制为多套卷积核产生了对应权重，最终加权求和，是一种...训练技巧虽然好用，但这模型训起来稍微有些麻烦（麻烦指的是训练过程会比较慢，超参应该还是比较好调的），有两种训练方式—— 使用batch_size=1的训练，每次前传都先组合权重再进行卷积使用batch_size

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caffe详解之卷积层

卷积层参数说明 layer { name: "conv1" type: "Convolution" bottom: "data" top: "conv1" param { lr_mult...一般设置为"constant",值全为0 } } } 卷积配置参数意义卷积计算公式 ? 卷积计算过程图示 ?...在计算机视觉的领域中权重参数的初始化常用xavier，偏置的初始化常用constant，并且初始化为0。...xavier初始化定义为：定义参数所在层的输入维度为n，输出维度为m，那么参数将以均匀分布的方式在 ? 的范围内进行初始化。...具体的原理可以参靠 CNN数值——xavier (https://zhuanlan.zhihu.com/p/22028079) 它的思想就是让一个神经元的输入权重的（当反向传播时，就变为输出了）的方差等于

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卷积神经网络的卷积层_卷积神经网络详解

BN层，这里进行验证：定义三个模型：定义模型1 ：一层卷积层和一层BN层网络 import numpy as np import math import torch import torch.nn...这里模型1为conv+bn,这里对卷积层和BN层进行了初始化，特别是BN层的移动平均和方差初始化，因为这个数值默认初始化是0，是通过训练迭代出来的；模型2为conv，并且我们用模型1的卷层权重去初始化模型...卷积原理如图模型2有8个卷积核，每个kernel尺度为（3,3,3）对应待卷积特征图（C,H,W）,因为pad=1，stride=1，卷积之后输出特征图尺度为（1,8,64,64），首先对输出进行填充...合并Conv和BN层在开头图中详细说明了如何合并卷积和BN层，这里把模型1的两层合并为一层，也就是模型3....如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容，请发送邮件至举报，一经查实，本站将立刻删除。

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Linux 有多少个子系统？

基于 Linux kernel-5.1，参考 Linux 源码根目录下 MAINTAINERS 文件，该文件是目前内核维护人员列表，从这里可以看出 Linux 大概有哪些部分。

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理解CNN卷积层与池化层计算

概述深度学习中CNN网络是核心，对CNN网络来说卷积层与池化层的计算至关重要，不同的步长、填充方式、卷积核大小、池化层策略等都会对最终输出模型与参数、计算复杂度产生重要影响，本文将从卷积层与池化层计算这些相关参数出发...毫无疑问学习深度学习必须要学习CNN网络，学习CNN就必须明白卷积层，池化层等这些基础各层，以及它们的参数意义，从本质上来说，图像卷积都是离散卷积，图像数据一般都是多维度数据（至少两维），离散卷积本质上是线性变换...二：小卷积核VS大卷积核在AlexNet中有有11x11的卷积核与5x5的卷积核，但是在VGG网络中因为层数增加，卷积核都变成3x3与1x1的大小啦，这样的好处是可以减少训练时候的计算量，有利于降低总的参数数目...比如：5x5的卷积，我们可以通过两个连续的3x3的卷积替代，比较计算次数 5x5 = 25次 3x3 + 3x3 = 18次三：池化层在CNN网络中卷积池之后会跟上一个池化层，池化层的作用是提取局部均值与最大值...，根据计算出来的值不一样就分为均值池化层与最大值池化层，一般常见的多为最大值池化层。

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卷积层与池化层(bn层的原理和作用)

卷积层用来提取特征，而池化层可以减少参数数量。卷积层先谈一下卷积层的工作原理。我们是使用卷积核来提取特征的，卷积核可以说是一个矩阵。...一般有两种，一种是不进行操作，一种是补0使得卷积后的激活映射尺寸不变。上面我们可以看到5*5*3的数据被3*3的卷积核卷积后的映射图，形状为3*3，即形状与一开始的数据不同。...之前权重更新我们讲过梯度下降，而梯度上升便是计算卷积核对输入的噪声的梯度，然后沿着上升的方向调整我们的输入。详细的以后再讲，但得出的图像能够使得这个卷积核被激活，也就是说得到一个较好的值。...池化层 (pooling layer) 前面说到池化层是降低参数，而降低参数的方法当然也只有删除参数了。一般我们有最大池化和平均池化，而最大池化就我认识来说是相对多的。...它也是一个激活函数，作用可以说跟之前讲的softmax一样，不过它在卷积层用的比较多，而且也是公认的比较好的激活函数。它的变体有很多。有兴趣大家可以自己去查阅资料。

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pytorch卷积层基础七问

1，普通卷积层的参数数量该如何计算？...普通卷积的操作分成3个维度，在空间维度(H和W维度)是共享卷积核权重，滑窗相乘求和(融合空间信息)，在输入通道维度是每一个通道使用不同的卷积核参数并对输入通道维度求和(融合通道信息)，在输出通道维度操作方式是并行堆叠...(多种)，有多少个卷积核就有多少个输出通道。...普通卷积层的参数数量 = 输入通道数×卷积核尺寸(如3乘3)×输出通道数(即卷积核个数) + 输出通道数(考虑偏置时） 2，卷积层的输出尺寸该如何计算？...3，空洞卷积有什么作用？有什么缺点？空洞卷积和普通卷积相比，空洞卷积可以在保持较小参数规模的条件下增大感受野，常用于图像分割领域。

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keras doc 6 卷积层Convolutional

参数depth_multiplier控制了在depthwise卷积（第一步）的过程中，每个输入通道信号产生多少个输出通道。...直观来说，可分离卷积可以看做讲一个卷积核分解为两个小的卷积核，或看作Inception模块的一种极端情况。当使用该层作为第一层时，应提供input_shape参数。...：卷积核的行数 nb_col：卷积核的列数 init：初始化方法，为预定义初始化方法名的字符串，或用于初始化权重的Theano函数。...，每个输入通道使用多少个输出通道 depthwise_regularizer：施加在按深度卷积的权重上的正则项，为WeightRegularizer对象 pointwise_regularizer：施加在按点卷积的权重上的正则项...需要反卷积的情况通常发生在用户想要对一个普通卷积的结果做反方向的变换。例如，将具有该卷积层输出shape的tensor转换为具有该卷积层输入shape的tensor。

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【深度学习实验】卷积神经网络（五）：深度卷积神经网络经典模型——VGG网络（卷积层、池化层、全连接层）

VGG网络的主要特点是使用了非常小的卷积核尺寸（通常为3x3）和更深的网络结构。该网络通过多个卷积层和池化层堆叠在一起，逐渐增加网络的深度，从而提取图像的多层次特征表示。...VGG网络的基本构建块是由连续的卷积层组成，每个卷积层后面跟着一个ReLU激活函数。在每个卷积块的末尾，都会添加一个最大池化层来减小特征图的尺寸。...VGG网络有几个不同的变体，如VGG11、VGG13、VGG16和VGG19，它们的数字代表网络的层数。这些变体在网络深度和参数数量上有所区别，较深的网络通常具有更强大的表示能力，但也更加复杂。...卷积神经网络通过多个卷积层、池化层和全连接层组成。卷积层主要用于提取图像的局部特征，通过卷积操作和激活函数的处理，可以学习到图像的特征表示。...2. vgg_conv_block（卷积模块：卷积层、池化层）由多个相同的卷积块和一个最大池化层组成。

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100阶乘末尾有多少个零

题目：1*2*3*……*100 求结果末尾有多少个零分析：一般类似的题目都会蕴含某种规律或简便方法的,阶乘末尾一个零表示一个进位，则相当于乘以10而10 是由2*5所得，在1~100当中，可以产生10...末尾有多少个零为： 100/5+100/25=20+4=24那么1000！末尾有多少个零呢？...的末尾有多少个零呢？？其实也是同理的 N/5+N/25+…… 如计算 2009!...的末尾有多少个0:2009/5 = 401 1~2009之间有 401 个数是 5 的倍数(余数省略).401/5 = 80 1~2009 之间有 80 个数是 25...10000的阶乘，末尾有多少个连续的零？

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keras中的卷积层&池化层的用法

卷积层创建卷积层首先导入keras中的模块 from keras.layers import Conv2D 卷积层的格式及参数： Conv2D(filters, kernel_size, strides...然后，假设我希望下一层级是卷积层，具有 16 个过滤器，每个宽和高分别为 2。在进行卷积操作时，我希望过滤器每次跳转 2 个像素。...在进行卷积操作时，我希望过滤器每次移动 1 个像素。我希望卷积层查看上一层级的所有区域，因此不介意过滤器在进行卷积操作时是否超过上一层级的边缘。...D_in: 上一层级的深度, D_in是input_shape元组中的最后一个值卷积层中的参数数量计算公式为：K * F * F * D_in + K 卷积层的形状卷积层的形状取决于kernal_size...，降低卷积层的维度。

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