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卷积网络中激活/特征映射的维数约束

卷积网络中激活/特征映射的维数约束是指在卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）中，每个卷积层的激活/特征映射的维度是由输入数据、卷积核的大小和步长决定的。

在卷积神经网络中，卷积层通过使用一组可学习的卷积核对输入数据进行卷积操作，生成一系列的激活/特征映射。每个激活/特征映射对应一个卷积核，它们的维度取决于输入数据的维度、卷积核的大小和步长。

具体来说，假设输入数据的维度为H×W×C，其中H表示高度，W表示宽度，C表示通道数（例如RGB图像的通道数为3）。卷积核的大小为K×K，其中K表示卷积核的高度和宽度。步长（stride）表示卷积操作在输入数据上滑动的步长。

根据卷积操作的定义，每个卷积核在输入数据上滑动，计算得到一个激活/特征映射。激活/特征映射的维度可以通过以下公式计算：

输出高度 = (输入高度 - 卷积核高度) / 步长 + 1 输出宽度 = (输入宽度 - 卷积核宽度) / 步长 + 1 输出通道数 = 卷积核个数

需要注意的是，输出的激活/特征映射的维度可能会受到填充（padding）操作的影响。填充操作可以在输入数据的周围添加额外的像素，以控制输出的尺寸。常见的填充方式有"valid"和"same"两种。

卷积网络中激活/特征映射的维数约束对于网络的设计和计算资源的分配非常重要。合理地选择卷积核的大小、步长和填充方式，可以控制网络的感受野（receptive field）大小、特征提取能力和计算复杂度。同时，激活/特征映射的维度也会影响后续层的输入维度，需要与网络的其他部分相匹配。

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kernel_constraints：施加在权重上的约束项，请参考前面的关于网络层对象中约束项的介绍。...bias_constraints：施加在偏置项上的约束项，请参考前面的关于网络层对象中约束项的介绍。...池化层 池化(Pooling)是在卷积神经网络中对图像特征的一种处理，通常在卷积操作之后进行。池化的目的是为了计算特征在局部的充分统计量，从而降低总体的特征数量，防止过度拟合和减少计算量。...嵌入层 嵌入层(EmbeddingLayer)是使用在模型第一层的一个网络层，其目的是将所有索引标号映射到致密的低维向量中，比如[[4], [32], [67]]!...output_dim：输出维度，这是需要映射到致密的低维向量中的维度，为大于或等于0 的整数。

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深度学习500问——Chapter05： 卷积神经网络（CNN）（1）

，可以是原始或预处理后的像素矩阵 卷积层 参数共享、局部连接，利用平移不变性从全局特征图提取局部特征 激活层 将卷积层的输出结果进行非线性映射 池化层 进一步筛选特征，可以有效减少后续网络层次所需的参数量...图5.1 卷积操作示意图 5.1.3 激活层 激活层（Activation Layer）负责对卷积层抽取的特征进行激活，由于卷积操作是由输入矩阵与卷积核矩阵进行相差的线性变化关系，需要激活层对其进行非线性映射...卷积网络中通常采用ReLU来充当激活函数（还包括tanh和sigmoid等），ReLU的函数形式如下公式所示，能够限制小于0的值为0，同时大于等于0的值保持不变。...5.1.5 全连接层 全连接层（Full Connected Layer）负责对卷积神经网络学习提取到的特征进行汇总，将多维的特征输入映射为二维的特征输出，高维表示样本批次，低维常常对应任务目标。...可分离卷积（Seperable Convolution）通常应用在模型压缩或一些轻量的卷积神经网络中，如MoblieNet[1]、Xception[2]等 5.5 二维卷积与三维卷积有什么区别 二维卷积

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MobileNetV2 论文阅读

，两个逐点卷积通道数较多，而倒置的残差结构刚好相反，中间的卷积通道数(依旧使用深度分离卷积结构)较多，旁边的较小。...该模块首先将输入的低维压缩表示(low-dimensional compressed representation)扩展到高维，使用轻量级深度卷积做过滤；随后用linear bottleneck将特征投影回低维压缩表示...这个projection layer也是使用 1x 1 的网络结构，他的目的是希望把高维特征映射到低维空间去。...另外说一句，使用的网络结构将高维空间映射到低纬空间的设计就是作者提出的Bottleneck layer。...但这个过程中，我们扩展了6倍，然后应用深度可分离卷积进行处理。整个网络是中间胖，两头窄，像一个纺锤形。

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深度学习在图像处理的应用一览

在概念上DehazeNet由四个顺序操作（特征提取、多尺度映射、局部极值和非线性回归）组成，它由3个卷积层、最大池化、Maxout单元和BReLU激活函数构成。下面依次介绍四个操作细节。 ?...Maxout单元作为降维非线性映射；通常Maxout用于多层感知器（MLP）或CNN的简单前馈非线性激活函数；在CNN使用时，对k仿射特征图逐像素最大化操作生成新的特征图；设计DehazeNet的第一层如下...根据上式，该激活函数的梯度可以表示为 ? 将上述四层级联形成基于CNN的可训练端到端系统，其中与卷积层相关联的滤波器和偏置是要学习的网络参数。...如图是增强块的架构：有两个3×3前端卷积层，前端卷积层的输出缩减，因子分别是4×，8×，16×，32×，这样构建四尺度金字塔；不同尺度的特征图提供了不同的感受域，有助于不同尺度的图像重建；然后，1×1卷积降维...多尺度U-模块中的其他部分，Multi-Deconv模块将信息与MSWR而不是反卷积的输出连接在一起，因为反卷积层可以帮助网络重建输入数据的形状信息。

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CVPR 2021 | 清华大学提出：密集连接网络中的稀疏特征重激活

注意到，尽管 CondenseNet 中提出的可学习分组卷积和我们提出的稀疏特征重激活方法从两个截然不同的角度去处理密集连接中的冗余（LGC 避免去使用冗余特征，而 SFR 更新冗余特征去增强他们的利用率...然而，这样过度的密集连接容易引入计算冗余，尤其是网络中的长距离连接。 CondenseNet 中的特征复用机制：可学习分组卷积，LGC，被引入每一层的 ?...一方面，更新量事实上仅仅利用一部分连接就可以得到，而不需要用标准卷积来进行学习；另一方面，有些特征在该层本身就可以被有效利用，因此不需要任何更新（如图3中，稀疏特征重激活产生的白色的更新量）。...（SFR 模块）由常规的1x1卷积构成。因此，其权重矩阵可以表示为 ? ，维度为 O x I，其中 O 表示输出通道数，I 表示输入通道数。给定输入 ?...转化为标准组卷积：在推理阶段，我们可以利用学习到的 mask，将 SFR 模块转化为标准的组卷积。经过转换的组卷积的分组数为 G，输入和输出通道数分别为 I 和 OG/S。

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深度可分离卷积操作中深度卷积如下图： ? 图中深度卷积使用的是3个尺寸为3×3的卷积核，经过该操作之后，输出的特征图尺寸为64×64×3。 深度可分离卷积操作中逐点卷积如下图： ?...\[ Y = ReLU(T * X_m) \\ X_m^{-1} = T^{-1} * Y \] 下图展示了原始数据特征以及将原始数据映射到高维空间之后再映射回来之后的特征。...作者认为当将数据映射的高维空间维度不足时，非线性激活函数的使用会使得数据特征大量丢失，因此在其设计的\(MobileNet V2\)版中，在\(bottleneck\)构造块的最后使用了线性激活函数取代了非线性激活...为了降低计算量，首先使用\(1*1\)的卷积核将原始数据特征维度进行降低，然后再通过常规卷积层，最后又使用\(1*1\)卷积核将特征进行升维，最后将前后特征进行相加。...，又使用\(1*1\)卷积核进行降维操作，最后，将前后特征进行相加。

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「深度学习一遍过」必修12：激活函数、线性层、卷积、池化、归一化、泛化、正则化、卷积反卷积结果计算公式

8 卷积神经网络卷积结果计算公式 9 卷积神经网络反卷积结果计算公式 ---- 1 激活函数 如果没有非线性激活函数：增加网络层数模型仍然是线性的。...1.1 S 型激活函数 包 括 函数（常被代指 函 数 ） 与 函 数。...函数：有 的所有优点，并且不会有 问 题 ：网络的浅层尤其是第一层卷积中，学习到的 会比较大，而到了深层就比较小。...这可以理解为网络的浅层学习到了 类似于 的浅层特征，更大的 可以提取到更加稠密的特征，而随着网络深度的增加，特征变得更加的稀疏。 ：当作一个正则项，用于增强网络的泛化能力。...正则化的分类： 显式正则化(经验正则化，参数正则化) 网络结构，损失函数的修改，模型使用方法的调整 隐式正则化 没有直接对模型进行正则化约束，但间接获取更好的泛化能力 8 卷积神经网络卷积结果计算公式

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基于PyTorch的卷积神经网络经典BackBone(骨干网络)复现

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【收藏】机器学习与深度学习核心知识点总结

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