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CNN中张量输入形状和特征图 | Pytorch系列(三)

卷积神经网络 在这个神经网络编程系列中,我们正在努力构建卷积神经网络(CNN),所以让我们看看在CNN张量输入。 ? 在前两篇文章中,我们介绍了张量和张量基本属性——阶、轴和形状。...我现在要做是把阶、轴和形状概念用在一个实际例子中。为此,我们将把图像输入看作CNN张量。...注意,张量形状 编码了关于张量轴、阶和索引所有相关信息,因此我们将在示例中考虑该形状,这将使我们能够计算出其他值。下面开始详细讲解。 CNN输入形状 CNN输入形状通常长度为4。...这些通道是卷积层输出,因此命名为输出通道而不是颜色通道。 三个滤波器中每一个都对原始单个输入通道进行卷积,从而产生三个输出通道。输出通道仍由像素组成,但是像素已通过卷积操作进行了修改。...总结 现在我们应该很好地理解了CNN输入张量整体形状,以及阶、轴和形状概念是如何应用。 当我们开始构建CNN时,我们将在以后文章中加深对这些概念理解。在那之前,我们下期再见!

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杂谈CNN如何通过优化求解输入图像

CNN学到了什么? 特征(Representation)。把原始图像看做一个维度是像素×通道向量,经过各种复杂CNN结构,其实只不过成了另一个向量。...这个向量所在空间也许有更好线性可分性,也许是相似样本“距离”更近,原始数据经过变换到了这里之后,就是特征。 可视化CNN 那么有个问题来了,如何可视化一个CNN结构学到特征呢?...答案有很多,其中一种就是本文主题:不再通过优化求解网络参数,而是求解输入图像。 优化网络输入,是相对于“正统”机器学习优化参数而言。...当一个CNN训练完全后,我们可以固定好参数,把输入作为可训练量,根据目的给定一个新目标函数。...一种造对抗样本方法就是从一个类别的样本出发,做一些小修改,让模型将修改样本判断为另一个类别,而实际上(或是人,显然判断)该样本仍为原来类别,这就是图中从蓝色原点到白色小方块方法。

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如何去除叠加图层后多余形状

1 问题描述 当我们往地图上叠加图层后,未能完全覆盖那块地图,原先地图一些形状被放大之后仍能看见,那么如何去除叠加图层后仍然显示多余形状呢? 起初地图样式为左一,解决后为左二。...可以明显看到形状被去掉,看不到3D效果了。...2 算法描述 首先创建script标签,在标签里面先定义一个照片图层变量,url后面引用地址是照片地址,bounds里面是设置经度纬度,分别是图片放在地图上左上角和右上角经纬度,zooms设置是地图缩放级别...,设置图层Layer,这句layers: [new AMap.TileLayer(),imageLayer]就是去除多余形状关键所在,如果不引用这一句就仍然能看到那些多余形状。...TileLayer是在底图上叠加图层机制,它可以解决服务层聚合问题,也是去除图层关键之在。

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SPP-Net 是怎么让 CNN 实现输入任意尺寸图像

输入尺寸限制问题 ,那么CNN为什么需要固定输入图像尺寸了?...CNN有两部分组成:卷积层和全链接层。...卷积层对于图像是没有尺寸限制要求,全链接层需要固定输入向量维数,(全链接层输入向量维数对应全链接层神经元个数,所以如果输入向量维数不固定,那么全链接权值参数个数也是不固定,这样网络就是变化...而在卷积层,我们需要学习是11*11kernal filter 参数个数是固定)。这里我们在卷积层后面,全链接层之前加入一层 SPP,用于解决CNN输入固定尺寸限制问题。...由于之前大部分CNN模型输入图像都是固定大小(大小,长宽比),比如NIPS2012大小为224X224,而不同大小输入图像需要通过crop或者warp来生成一个固定大小图像输入到网络中。

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如何修改 Discourse 域名

这个设置主要目的是能够让你 DNS 修改更快生效。互联网中 DNS 修改是需要时间,因为有缓存存在。.../discourse-setup 命令,然后通过这个命令提示输入信息将新域名更新到 app.yml 配置文件中。 在 app.yml 文件中,编辑 hostname 内容。...这个就是下面的主题需要解决问题… 修改第三方登录  基于你如何进行登录方式不同,你需要马上对这个进行修改,否则你在域名修改完成后就没有办法通过第三方进行登录了。.../launcher enter app 然后输入并且输入下面的命令: discourse remap talk.foo.com talk.bar.com 根据提示内容进行修改后,再执行下面的命令: rake...至此,所有修改域名配置都已经完成了! (如果开始你注释掉了 CDN 配置信息的话,不要忘记将上面的修改改回来。) 想知道 在主题中输入对话框是如何创建吗?

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Vue + ElementUI el-input无法输入修改、删除问题

1、业务背景查询资料此问题出现原因是:vue页面进行数据渲染时,层次嵌套或者多重数据绑定导致该组件信息框数据不能被Vue实时监听到,以此出现了数据发生改变但页面上更新或删除对应信息框数据毫无反应现象...2、代码示例1)核心代码 统追踪状态。...然而,如果你已经做到了上述事项仍然发现在极少数情况下需要手动强制更新,那么你可以通过 $forceUpdate()来做这件事。...注意它仅仅影响实例本身和插入插槽内容子组件,而不是所有子组件。4、附录除了强制更新还可以给对象新增属性,使用Vue.$set()这里参考一个友友链接:Vue-给对象新增属性(使用Vue.

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AlphaGo 是如何CNN 接到搜索

如果你了解机器学习,知道些 CNN 和搜索,你可能会关心 AlphaGo 是如何CNN 接到搜索上。 ?...价值网络 CNN模型。输入当前局面,输出获胜概率。 4. 蒙特卡罗树搜索(Monte Carlo Tree Search, MCTS) 把以上三个部分连起来,形成一个完整系统。...如何把策略网络,估值网络和快速走子三者接到 MCTS 上?博客标题有点标题党了,搜索上接到可不止是 CNN。首先我们介绍下 MCTS 递归树状结构,如下所示。 ?...1.策略网络训练 策略网络就是一个深层 CNN 模型。策略网络输入是棋局,输出是1919个概率值(棋盘是1919方格),对应下一步落子位置概率。...3.价值网络训练 价值网络也是一个深层 CNN 模型,输入棋局,输出获胜概率。价值网络训练有意思是训练数据选择。从人类棋谱里,我们能整理出棋局-胜负对应关系。

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CNN学习:如何计算模型感受野?

CNN学习:如何计算模型感受野? ? 阅读论文时常常看见论文中说感受野大小,对于有些问题,需要了解更多上下文信息,则需要相对大感受野。那么,这里感受野是什么意思呢?...感受野可以理解为卷积神经网络输出feature map中一个像素点对应原图片中区域大小,或者说feature map中一个像素点值是受原图片中多大区域影响,也可以间接地模型融合上下文信息多少...那么,感受野如何计算呢? 每一层计算从上往下,top-down,即从最后一层开始计算。...这里ksize是卷积核大小,stride是每一层stride, RF是感受野大小 函数: def receptiveField(net, n_layers): for layer in range...,若计算中间某一层感受野,则将那一层从1开始计算 计算得到该网络在图片上感受野为70*70,这也是pix2pix中patchGAN原理

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CNN 计算是如何进行优化

传统卷积计算方式如上图所示(上半部分),是提取一个个与 Kernel 大小一致图像区域,然后分别和 Kernel 进行计算得到输出结果。 传统计算方法复杂且耗费时间。...然后就提出了 im2col 方法对 CNN 计算过程进行了优化(上图中下半部分)。简单说就是将输入图像转换成一个大矩阵,kernel 也转换成一个大矩阵,然后将这两个矩阵进行相乘计算就可以。...这样做优点是逻辑简单,实现也简单。缺点就是消耗内存。 再来一幅图,展示计算过程: 这两幅图均来自参考 [1] 论文,更具体内容可以查阅论文。...im2col 算法实现过程可以参考 [2] 中代码,感兴趣的话也可以自己从头跟着实现 CNN 前向传播和反向传播,收获会很大。 参考: [1]....手把手带你用Numpy实现CNN [3]. 在 Caffe 中如何计算卷积?

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