在信号处理中，滤波器的系数我们往往都是通过MATLAB来设计，只要我们知道滤波器的通带截止频率和阻带起始频率，就可以通过MATLAB中的fdatool（在MATLAB2020中使用filterDesigner...image-20201117215623551 那么问题来了，对于插值滤波器，如何确定通带和阻带的频率呢？这就涉及到我们刚开始学习数字信号处理时的插值和抽取理论。...也就是原来0~pi的区间缩小到0~pi/3，因此信号的截止频率就是pi/3，我们在设计滤波器时，直接指定截止频率是pi/3即可，至于阻带起始频率，我们可以设计的比通带截止频率稍大一些即可，同时还要考虑滤波器阶数...像我们上面设计的那个滤波器，正好可以适用于4倍插值滤波器。 这里我们再提供一种解决方案，这种方法也是我强烈推荐的，就是当我们对一种设计没有头绪时，可以参考mathworks给出的设计。从哪参考呢？...image-20201117222730941 这里的N是10，也就是说，如果是p倍插值，Matlab给出的插值滤波器阶数是2x10xp，也就是4倍插值滤波器对应阶数是80阶。
卷积神经网络的卷积核大小、卷积层数、每层map个数都是如何确定下来的呢？...看到有些答案是刚开始随机初始化卷积核大小，卷积层数和map个数是根据经验来设定的，但这个里面应该是有深层次原因吧，比如下面的手写字卷积神经网络结构图1，最后输出为什么是12个map，即输出12个特征？...在达到相同感受野的情况下，卷积核越小，所需要的参数和计算量越小。 具体来说。卷积核大小必须大于1才有提升感受野的作用，1排除了。...每一层卷积有多少channel数，以及一共有多少层卷积，这些暂时没有理论支撑，一般都是靠感觉去设置几组候选值，然后通过实验挑选出其中的最佳值。...多说几句，每一层卷积的channel数和网络的总卷积层数，构成了一个巨大的超参集合，这个超参集合里的最优组合，很可能比目前业界各种fancy的结构还要高效。
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....，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...[no padding, no stride的卷积] 通常一层卷积层会包含多个卷积核，代表着卷积层的输出深度，例如下图就是我们经常在论文中看到的深度网络的架构，其中第一层就是卷积层+最大池化层，先不管最大池化层...3.4.3 odd卷积的转置卷积 这个可以说是转置卷积中最难理解的一种情况，在2.4中我们提到在除以stride时可能会除不尽要向下取整，那么我们在求W_1时就会有不确定性，举个栗子，还是第3节一开始给出的图...，但是如果我们通过3.4.2的公式反过来计算，就是(\frac{W}{4} - 1) \times 2 - 2 + 3 = \frac{W}{2} - 1，这就是odd转置卷积的不确定性，我们再回头看2.4
weight中，并生成一个bias； 上图详细描述了BN层计算原理以及如何融合卷积层和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...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...2； 模型3为conv，这里我们合并模型1的卷层和BN层，然后用合并后的参数初始化模型3； 如果计算没问题的话，那么相同输入情况下，模型2输出手动计算BN后，应该和模型1输出一样，模型1的卷积和bn合并后...这里手动计算模型2的卷积过程，然后和模型2输出进行对比。...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.
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。...而多个卷积核(一个卷积层的卷积核数目是自己确定的）滑动之后形成的Activation Map堆叠起来，再经过一个激活函数就是一个卷积层的输出了。...能否对卷积神经网络工作原理做一个直观的解释？ – Owl of Minerva的回答 – 知乎里面通过我们对图像进行平滑的操作进而解释了卷积核如何读取特征的。...需要注意的是，池化层一般放在卷积层后面。所以池化层池化的是卷积层的输出！...因此就算把池化层拉成一维的矩阵，我们也不知道W需要如何的形状。
图片信息源于网络 编辑：RG 随着高速电路的不断发展，PCB的设计要求越来越高了，复杂程度也随之增加了。为了减小电气因素的影响，就需要考虑使用多层板的方式设计，使信号层和电源层进行分离。...在进行PCB设计的时候，会纠结用几层板，也就是采用什么结构，一般情况下是根据电路的布线密度、特殊信号线、电路板尺寸、成本和稳定性等来确定用几层板，比如6层、8层或者其它更多层。...层数越多可能干扰越小，越有利于布线，但是随着层数的增加，对于制造的成本和难度也会增加；层数越少可能做不出来或者做出来并不稳定等，所以需要综合情况来衡量确定。...在确定了层数之后，就需要确定采用什么叠层的方式，也就是确定内电层的位置，怎么来分布不同的信号。PCB的叠层结构是影响EMC性能的一个重要因素，选择一个好的叠层结构可以很好的减小EMI及串扰等的影响。...常见的6层板叠层结构 方式1：有较多的信号层，有利于元器件之间的布线工作；由于POWER和GND分隔较远，没有紧密耦合，信号层直接相邻，容易发生串扰，在布线的时候需要错开布线。
前言 这是卷积神经网络的学习路线的第四篇文章，这篇文章主要为大家介绍一下如何减少卷积层的计算量，使用宽卷积的好处以及转置卷积中的棋盘效应。 如何减少卷积层计算量？...从本系列的前面几篇文章看，减少卷积层的计算量主要有以下几种方法： 使用池化操作。在卷积层前使用池化操作降低特征图分辨率。 使用堆叠的小卷积核代替大卷积核。VGG16中使用个卷积代替一个卷积。...使用深度可分离卷积。将原始的的卷积核分成和两部分操作。 应用卷积。将卷积（假设通道数为）直接应用在某个卷积层（假设维度为）之前，当满足$C_2 使用宽卷积的好处？...same方式的填充通常使用0填充的方式对卷积核不满足整除条件的输入特征图进行补全，使得卷积层的输出维度和输入维度一致。...valid方式的填充就是不进行任何填充，在输入特征边缘位置若不足以进行卷积操作，则对边缘信息进行舍弃，因此在步长为1的情况下该填充方式的卷积层输出特征维度可能会略小于输入特征的维度。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 简单理解： 卷积核：二维的矩阵 滤波器：多个卷积核组成的三维矩阵，多出的一维是通道。...先介绍一些术语：layers（层）、channels（通道）、feature maps（特征图），filters（滤波器），kernels（卷积核）。...从层次结构的角度来看，层和滤波器的概念处于同一水平，而通道和卷积核在下一级结构中。通道和特征图是同一个事情。一层可以有多个通道（或者说特征图）。如果输入的是一个RGB图像，那么就会有3个通道。...如果是一个2D的filter，那么两者就是一样的。但是一个3Dfilter，在大多数深度学习的卷积中，它是包含kernel的。每个卷积核都是独一无二的，主要在于强调输入通道的不同方面。...参考：深度学习中的各种卷积 发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/143358.html原文链接：https://javaforall.cn
前言 这是卷积神经网络学习路线的第一篇文章，这篇文章主要为大家介绍卷积神经网络的组件以及直观的为大家解释一下卷积层是如何在图像中发挥作用的。...输入层 输入层(Input Layer)是将原始数据或者其他算法预处理后的数据输入到卷积神经网络，数据没有明确定义，可以是数字图像，可以是音频识别领域经过傅里叶变换的二维波形数据，也可以是自然语言处理中一维表示的句子向量...卷积层是如何在图像中起作用的？ 首先说，这一部分基本看下面这篇论文就足够了。地址为：https://arxiv.org/abs/1311.2901 。...这里还有一个视频讲解这个论文的可视化过程和论文的一些细节，例如反卷积，池化，ReLU是分别如何实现的，但我上传不了，可以到我的公众号后台回复"视频"获取。...后记 本节是卷积神经网络学习路线（一），主要讲了卷积神经网络的组件以及卷积层是如何在图像中起作用的？希望对大家有帮助。
图源：吴恩达-深度学习 输入层和输出层的节点数量很容易得到： 输入层的神经元数量：等于待处理数据中输入变量的数量 输出层的神经元的数量：等于与每个输入关联的输出的数量 难点：但是真正的困难之处在于确定合适的隐藏层及其神经元的数量...二、隐藏层的层数 如何确定隐藏层的层数是一个至关重要的问题。首先需要注意一点： 在神经网络中，当且仅当数据非线性分离时才需要隐藏层！...还需要确定这些隐藏层中的每一层包含多少个神经元。下面将介绍这个过程。 三、隐藏层中的神经元数量 在隐藏层中使用太少的神经元将导致**欠拟合(underfitting)**。...需要注意的是，与在每一层中添加更多的神经元相比，添加层层数将获得更大的性能提升。因此，不要在一个隐藏层中加入过多的神经元。 对于如何确定神经元数量，有很多经验之谈。...stackoverflow上有大神给出了经验公式以供参考： 还有另一种方法可供参考，神经元数量通常可以由一下几个原则大致确定： 隐藏神经元的数量应在输入层的大小和输出层的大小之间。
通常有点年纪的程序员或许都听说这样一个说法 （其中 N 代表 CPU 的个数） CPU 密集型应用，线程池大小设置为 N + 1 IO 密集型应用，线程池大小设置为 2N 这个说法到底是不是正确的呢？...其实这是极不正确的。那为什么呢？ 首先我们从反面来看，假设这个说法是成立的，那我们在一台服务器上部署多少个服务都无所谓了。因为线程池的大小只能服务器的核数有关，所以这个说法是不正确的。...，只要知道这个查询 DB 的耗时（CPU IO time），计算的时间不就出来了嘛，我们看一下怎么才能简洁，明了的记录 DB 查询的耗时。...CPU 个数 cat /proc/cpuinfo| grep "processor"| wc -l 总结 合适的配置线程池大小其实很不容易，但是通过上述的公式和具体代码，我们就能快速、落地的算出这个线程池该设置的多大...不过最后的最后，我们还是需要通过压力测试来进行微调，只有经过压测测试的检验，我们才能最终保证的配置大小是准确的。
首先说明：可以不用全连接层的。 理解1： 卷积取的是局部特征，全连接就是把以前的局部特征重新通过权值矩阵组装成完整的图。 因为用到了所有的局部特征，所以叫全连接。...全连接层就是这个蚂蚁大会~ 理解4： 例如经过卷积，relu后得到3x3x5的输出。 那它是怎么样把3x3x5的输出，转换成1×4096的形式？ 很简单,可以理解为在中间做了一个卷积。...我们实际就是用一个3x3x5x4096的卷积层去卷积激活函数的输出。...以VGG-16再举个例子吧， 对224x224x3的输入，最后一层卷积可得输出为7x7x512，如后层是一层含4096个神经元的FC，则可用卷积核为7x7x512x4096的全局卷积来实现这一全连接运算过程...就是从前面的卷积层，下采样层来的 全连接层参数特多（可占整个网络参数80%左右） 那么全连接层对模型影响参数就是三个： 1，全接解层的总层数（长度） 2，单个全连接层的神经元数（宽度） 3，激活函数 首先我们要明白激活函数的作用是
1 问题 我们知道，在学习深度学习的过程中，搭建网络是我们必须要掌握的，在搭建网络的过程中，我们也遇到了很很多的问题，为什么要使用卷积层，卷积层的参数我们应该怎么去定义，以及为什么要去用池化，池化的参数又该怎么去定义...这些都是在搭建优质网络中必须要使用的。该怎么去使用？各层的参数该怎么定义？ 2 方法 2.1 卷积层 卷积就是使用输入矩阵与卷积核进行卷积计算，通过卷积计算后的结果据说目标的特征信息。...:输入的维度 out_channels:输出的维度 kernel_size:卷积核大小 stride:卷积核每步移动的距离，默认是1 padding:边缘填充，默认是0 2.2 池化层 池化层是降低数据特征的维度...,在一定程度上防止数据的过拟合，同时缓解卷积层对于位置的敏感性。...若采用平均池化层，则是对每一个卷积核内的内容取平均值。
这些层中的每一层都有不同于原始卷积层的机制，这使得每种类型的层都有一个特别特殊的功能。 在进入这些高级的卷积层之前，让我们先快速回顾一下原始的卷积层是如何工作的。...高级的卷积层 我们将在本教程中涵盖的高级卷积层的列表如下: 深度可分离的卷积 反卷积 空洞卷积 分组卷积 深度可分离的卷积层 在深度可分离卷积层中，我们试图极大地减少在每个卷积层中执行的计算数量。...因此，输出也将具有与输入相同数量的通道，因为每个内核将输出单个feature map。让我们看看深度卷积部分是如何工作的: ? 如果我们有一个C通道的输入，那么这一层的深度卷积部分的输出也会有C通道。...每个内核将输出一个单独的feature map，因此我们将得到的内核数量与我们希望输出的通道数量相等。让我们看看这是如何工作的。 ? 这就是深度可分离卷积层的整个过程。...这就是我们如何在对feature map执行卷积操作的同时增加它的大小。 ? 上采样 对于上采样层，我们在添加像素的位置复制原始像素值。因此每个像素将被复制4次如果我们做的是一个2倍扩充。
虽然Kaizen的最终目标是每天逐步持续改进，但你必须从某个地方开始。当您第一次开始实施Kaizen时，您可能需要进行流程审查，以确定最初的改进机会。以下是审查流程以获得可能改进的一些基础知识。...绘制流程图-获取流程图/流程图以及可能存在的任何工作说明、控制计划或其他流程文件。如果您没有流程图，请构建一个流程图。彻底了解流程的当前状态，了解真正发生了什么。如果你不理解你的过程，你就无法改进它。...这工作是怎么做的/应该怎么做?流程步骤多久执行一次/需要多久执行一次?继续回顾流程和每个流程步骤，直到您涵盖了每个步骤。学会超越当前状态，展望未来的改进过程。我们必须摆脱“我们总是这样做”的咒语。...允许这种态度只会阻止对流程的任何更改或改进。通过执行流程审查并提出正确的问题，您将能够：从流程中删除任何不需要的步骤或任务。确定哪些工序必须分开进行，哪些工序可以并行完成。...重新安排工序的顺序，以减少浪费;在许多情况下，对操作的顺序或顺序稍加改变就能使我们减少浪费的时间和精力。
内网域名解析 内网域名解析，顾名思义是通过内网的DNS服务器在局域网内做域名解析。 内网域名解析的好处： 1、较高的性能和较低的延迟； 2、能够有效地防范外部攻击，解决劫持问题。...原因也很简单，就是数据包在网络设备上传输的路径短了。 另外内网的网络质量是可控的，大多数情况下都比外网好些，即使不好也很容易换个比较好的设备来解决。...如何确定K8s应用的内网域名 K8s应用的内网域名是由K8s集群内部的域名解析服务来进行解析的，整个过程都在K8s集群内。...K8s中应用的全限定域名由三部分组成： 1、应用在K8s中定义的服务名 2、应用在K8s集群中的命名空间 3、集群本地服务名称中使用的可配置集群域后缀。 示例： 一个Service的YAML定义文件。...另外，应用的K8s内网域名是ping不通的 小技巧： 所有的K8s应用都有YAML定义文件。
卷积层 卷积操作就是用卷积后得到的图组数据重构输入图像，然后作为后续输入 我们得到一些数据，作为网络的输入，在CNN中有滤波器，现在我们假设只有一个滤波器，如图所示 ?...这些滤波器空间维度很小，但是它的深度一定要覆盖输入数据的深度。我们用这个滤波器来和输入图像做卷积运算，卷积运算就是指这个滤波器要在图像的空域范围内全部位置滑动，而且在每一个位置滤波器和图像做点乘。...假设我们有6个滤波器，那么最终会得到6个激活图 ? 如何根据滤波器大小和步长确定激活图的大小呢，下面给出了例子 ?...有时候为了得到与原图像相同大小的激活图(一般在卷积层不会改变原来图像的大小)，需要在原图像四周补0，补0的方法如下 ? 总结 ?...池化层 下采样使表达变小而且更可管理 独立操作每个激活映射 常见的池化方法为最大池化 总结 ? 全连接层 全连接层负责计算各类得分
此外，卷积也提供了一种使得输入尺寸可变的工作方式。 一个简单的卷积网络由一系列层构成，每层都将上一层的一组隐层输出通过一个可微函数产生一组新的隐层输出。...卷积层是卷积网络的核心组成部分，包含了大部分繁重的计算工作。 卷积层实现 卷积层的参数由一组可学习的卷积核（Filter）构成。每个卷积核在空间中都是小尺寸的（沿宽和高），但会穿过输入集的整个深度。...卷积层上的每个卷积核（如：例子 CIFAR-10 中 12 个卷积核）都会产生一个二维的激活映射，我们沿深度方向将这些激活映射排列起来，并将它们作为卷积层的输出。...图 1 卷积层中的一个卷积核示例 ? 图 2 卷积层中的两个卷积核示例 ? 图 3 卷积层中的多个卷积核示例 在网络中堆叠 CONV-ReLU 结构。...图 4 后一个卷积层的卷积核大小需要与前一个卷积层输出的维度一致 如图 5 所示，通过可视化各个卷积层输出的特征图，我们看到随着卷积网络的不断加深，特征图上的响应表现出的语义层次也在不断加深。
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