python卷积层 - 腾讯云开发者社区

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。...01 什么是卷积层卷积运算实际是分析数学中的一种运算方式，在卷积神经网络中通常是仅涉及离散卷积的情形。下面以dl = 1 的情形为例介绍二维场景的卷积操作。...类似地，在步长为1时，如图b至图d所示，卷积核按照步长大小在输入图像上从左至右自上而下依次将卷积操作进行下去，最终输出3 × 3 大小的卷积特征，同时该结果将作为下一层操作的输入。 ?...与之类似，若三维情形下的卷积层l 的输入张量为xl ∈ RHl×Wl×Dl，该层卷积核为fl ∈ RH×W×Dl。...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。

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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。...本文相关代码，计算MXNet网络运算量的小工具： Python版本：https://github.com/Ldpe2G/DeepLearningForFun/tree/master/MXNet-Python...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。

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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....视觉层一般是对输入 images 的特定区域进行特定处理，得到特定区域对应的输出区域，如 Convolution Layer, Pooling Layer, Spatial Pyramid Pooling...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 - ....} } 2. caffe.proto 中的定义 message ConvolutionParameter { optional uint32 num_output = 1; // 网络层输出数

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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...= nn.ConvTranspose2d(3, 1, 3, stride=2) # input:(input_channel, output_channel, size) # 初始化网络层的权值...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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Pytorch定义卷积层

CNN的讲解可以看我的这篇文章CS231n 笔记：通俗理解 CNN 下面主要讲解一下如何用pytorch实现卷积神经网络 # 卷积神经网络的编写要用到nn.Conv2d # 该API意为进行2D的函数卷积层计算...= nn.Conv2d(1, 5, kernel_size=3, stride=1, padding=0) # 1代表每个kernel的chanel是1，5代表kernel的数量，同时也是输出到下一层的...[1, 5, 26, 26]) torch.Size([5, 1, 3, 3]) torch.Size([5]) 这里可能需要解释一下weight的size，首先第一值5是kernel的数量，也是下一层的...(1, 3, 28, 28) # 1张图片，3chanel，28*28 # 由于输入图片的chanel是3，而kernel的chanel是2，两者不等，所以会报错除此之外，pytorch还有一种定义卷积神经网络的方法

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CNN之卷积层

关键字全网搜索最新排名【机器学习算法】：排名第一【机器学习】：排名第二【Python】：排名第三【算法】：排名第四前言卷积神经网络在深度学习领域是一个很重要的概念，是入门深度学习必须搞懂的内容...）做内积（逐个元素相乘再求和）的操作就是所谓的『卷积』操作，也是卷积神经网络的名字来源。...多个滤波器叠加便成了卷积层。 ? 比如下图中，图中左边部分是原始输入数据，图中中间部分是滤波器filter，图中右边是输出的新的二维数据。 ?...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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【python实现卷积神经网络】Flatten层实现

代码来源：https://github.com/eriklindernoren/ML-From-Scratch 卷积神经网络中卷积层Conv2D（带stride、padding）的具体实现：https:...优化器的实现（SGD、Nesterov、Adagrad、Adadelta、RMSprop、Adam）：https://www.cnblogs.com/xiximayou/p/12713594.html 卷积层反向传播过程...：https://www.cnblogs.com/xiximayou/p/12713930.html 全连接层实现：https://www.cnblogs.com/xiximayou/p/12720017....html 批量归一化层实现：https://www.cnblogs.com/xiximayou/p/12720211.html 池化层实现：https://www.cnblogs.com/xiximayou.../p/12720324.html padding2D实现：https://www.cnblogs.com/xiximayou/p/12720454.html 这就相当于是pytorch中的在全连接层之前使用

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【python实现卷积神经网络】Dropout层实现

代码来源：https://github.com/eriklindernoren/ML-From-Scratch 卷积神经网络中卷积层Conv2D（带stride、padding）的具体实现：https:...优化器的实现（SGD、Nesterov、Adagrad、Adadelta、RMSprop、Adam）：https://www.cnblogs.com/xiximayou/p/12713594.html 卷积层反向传播过程...：https://www.cnblogs.com/xiximayou/p/12713930.html 全连接层实现：https://www.cnblogs.com/xiximayou/p/12720017....html 批量归一化层实现：https://www.cnblogs.com/xiximayou/p/12720211.html 池化层实现：https://www.cnblogs.com/xiximayou.../xiximayou/p/12720518.html 上采样层UpSampling2D实现：https://www.cnblogs.com/xiximayou/p/12720558.html class

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由浅入深CNN中卷积层与转置卷积层的关系

导语：转置卷积层（Transpose Convolution Layer）又称反卷积层或分数卷积层，在最近提出的卷积神经网络中越来越常见了，特别是在对抗生成神经网络（GAN）中，生成器网络中上采样部分就出现了转置卷积层...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...变大，所以转置卷积层还有个别称就是分数卷积层。

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【python实现卷积神经网络】激活层实现

代码来源：https://github.com/eriklindernoren/ML-From-Scratch 卷积神经网络中卷积层Conv2D（带stride、padding）的具体实现：https:...优化器的实现（SGD、Nesterov、Adagrad、Adadelta、RMSprop、Adam）：https://www.cnblogs.com/xiximayou/p/12713594.html 卷积层反向传播过程...：https://www.cnblogs.com/xiximayou/p/12713930.html 全连接层实现：https://www.cnblogs.com/xiximayou/p/12720017....html 批量归一化层实现：https://www.cnblogs.com/xiximayou/p/12720211.html 池化层实现：https://www.cnblogs.com/xiximayou...层实现：https://www.cnblogs.com/xiximayou/p/12720589.html 之前就已经定义过了各种激活函数的前向和反向计算，这里只需要将其封装成类。

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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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卷积层原理与计算

卷积神经网络就是一种具有“感受野”的神经网络，一般由卷积层、池化层、激活层等交叉堆叠而成。...卷积层结构卷积层简单来说，可以看做是由一些可学习的卷积核（滤波器）集合构成的整体结构。...（1）卷积核心大小卷积核心大小即为刚才所提到的卷积核的空间尺寸，这一尺寸会直接影响卷积层的感受野大小。...单个卷积层内卷积核的大小基本是统一的，取值范围一般在三至十一之间，在特殊情况下，一个卷积层内可搭配不同大小的卷积核，以此实现多感受野采样。...在搭建卷积神经网络时通常会使用数十层卷积层，如果每一层的特征图尺寸都不同，会造成很多不必要的困难（例如需手动计算第32层的输出大小），因此零填充能保持特征图尺寸不变的这一良好性质使其在网络搭建时极其常用

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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...kernel_size: 5 #卷积核的大小 stride: 1 #卷积核的步长，默认为1 pad: 0 #扩充边缘，默认为0，不扩充 group: 2 #默认为0（通达卷积的实现方式...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 ?...上图取自CS231n，展示了三维卷积的计算过程，输入数据的三个维度，对应第二个卷积核生成了第二个Feature Map Feature Map大小计算如上图所示，输出Feature Map大小计算公式如下...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。

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【python实现卷积神经网络】全连接层实现

代码来源：https://github.com/eriklindernoren/ML-From-Scratch 卷积神经网络中卷积层Conv2D（带stride、padding）的具体实现：https:...优化器的实现（SGD、Nesterov、Adagrad、Adadelta、RMSprop、Adam）：https://www.cnblogs.com/xiximayou/p/12713594.html 卷积层反向传播过程...：https://www.cnblogs.com/xiximayou/p/12713930.html 全连接层实现代码： class Dense(Layer): """A fully-connected

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【python实现卷积神经网络】池化层实现

代码来源：https://github.com/eriklindernoren/ML-From-Scratch 卷积神经网络中卷积层Conv2D（带stride、padding）的具体实现：https:...优化器的实现（SGD、Nesterov、Adagrad、Adadelta、RMSprop、Adam）：https://www.cnblogs.com/xiximayou/p/12713594.html 卷积层反向传播过程...（如果不利用带步长的卷积来代替池化的作用），还有就是池化层反向传播的过程，这里参考：https://blog.csdn.net/Jason_yyz/article/details/80003271 为了结合代码看直观些...feature map有16个梯度，那么第l层就会有64个梯度，这使得梯度无法对位的进行传播下去。...那么反向传播也就是把梯度直接传给前一层某一个像素，而其他像素不接受梯度，也就是为0。

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卷积神经网络的卷积层_卷积神经网络详解

+relu或者conv+batch normalization+relu，最常提到的BN融合指的是conv+bn通过计算公式将bn的参数融入到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 np import math import torch import torch.nn...Bn层，那么一般设置bias为0，因为bias会在下一层BN归一化时减去均值消掉，徒增计算，这也是为什么我们看到很多时候卷积层设置bias，有时候又不设置。...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...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.

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【python实现卷积神经网络】卷积层Conv2D反向传播过程

代码来源：https://github.com/eriklindernoren/ML-From-Scratch 卷积神经网络中卷积层Conv2D（带stride、padding）的具体实现：https:...Nesterov、Adagrad、Adadelta、RMSprop、Adam）：https://www.cnblogs.com/xiximayou/p/12713594.html 本节将根据代码继续学习卷积层的反向传播过程...然后在反向传播中从后往前更新每一层的梯度。这里我们以一个卷积层+全连接层+损失函数为例。网络前向传播完之后，最先获得的梯度是损失函数的梯度。...然后将损失函数的梯度传入到全连接层，然后获得全连接层计算的梯度，传入到卷积层中，此时调用卷积层的backward_pass()方法。...在卷积层中的backward_pass()方法中，如果设置了self.trainable，那么会计算出对权重W以及偏置项w0的梯度，然后使用优化器optmizer，也就是W_opt和w0_opt进行参数的更新

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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...一：卷积层卷积神经网络(CNN)第一次提出是在1997年，杨乐春（LeNet）大神的一篇关于数字OCR识别的论文，在2012年的ImageNet竞赛中CNN网络成功击败其它非DNN模型算法，从此获得学术界的关注与工业界的兴趣...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...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)

卷积神经网络（Convolutional Neural Layer, CNN)，除了全连接层以外（有时候也不含全连接层，因为出现了Global average pooling），还包含了卷积层和池化层。...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。...这就是我们的卷积层工作原理。...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。...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！

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【python实现卷积神经网络】卷积层Conv2D实现（带stride、padding）

关于卷积操作是如何进行的就不必多说了，结合代码一步一步来看卷积层是怎么实现的。...使用3×3的卷积核在一个通道上进行卷积，每次执行3×3=9个像素操作，共3个通道，所以共对9×3=27个像素点进行操作。而图像大小是32×32，共1024个像素。...最后就是卷积层的实现了：首先有一个Layer通用基类，通过继承该基类可以实现不同的层，例如卷积层、池化层、批量归一化层等等： class Layer(object): def set_input_shape...training=True) print(output.shape) print(conv2d.parameters()) cols的大小：(27,225) (1,16,15,15) 448 最后补充下：卷积层参数计算公式...：params=卷积核高×卷积核宽×通道数目×卷积核数目+偏置项（卷积核数目）卷积之后图像大小计算公式：输出图像的高=(输入图像的高+padding（高）×2-卷积核高)/步长+1 输出图像的宽=

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卷积层

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