LKAM模块，根据卷积层的输入特征图判断需要启用哪几个Filter ?...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
，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...还是TensorFlow中，convTranspose函数的参数都是整数，不可能将stride设置为小于1的浮点数，那么我们会依然给convTranspose函数传入正卷积的stride，而convTranspose
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...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...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...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。...假如我们设置一个卷积核为3*3的矩阵，而我们图片为一个分辨率5*5的图片。...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。...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！...来自：https://blog.csdn.net/yunpiao123456/article/details/52437794 扫描的顺序跟卷积一样，都是从左上角开始然后根据你设置的步长逐步扫描全局。
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。...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。...此外，卷积操作中有两个重要的超参数：卷积核大小和卷积步长。合适的超参数设置会对最终模型带来理想的性能提升。...我们在原图上分别作用整体边缘滤波器、横向边缘滤波器和纵向边缘滤波器，这三种滤波器（卷积核）分别为式中的3 × 3 大小卷积核Ke，Kh和Kv： ?
卷积的离散和连续解释，其实就是求和符号和积分符号换一下而已 CNN 中卷积的体现在于，在神经元的感受野里的输入和权重滤波器做点积，然后权重滤波器对整个输入在空间维度上一边移动一边做点积，然后求和，所以跟一般的卷积是在时间上移动不同的是...这是二维离散卷积的表达方式，因为权重滤波器是在空间上移动，空间上是有高和宽两个维度的 1.3 滤波器和输出数据体 滤波器是权重滤波器，是待学习的参数 输出数据体才是卷积层神经元 不同的滤波器的权重不同，...1.6 参数的个数 每一个卷积层的参数个数是（滤波器的感受野×输入深度+1)×滤波器个数，比如滤波器的感受野是 3×3×3，个数是 6，则这一层卷积层的参数个数是(9+1)×6=60 个，其中加的那个...1 是偏置，也就是说一个输出数据体的整个深度切片上的神经元共享同一个权重向量，和同一个偏置，不同的深度切片的权重和偏置不同 1.7 卷积层总结 卷积层接受 W1×H1×D1 的输入数据体(width,...讨论 根据另一个同学的学习结论，CNN 不但可以运用于图像，还可以运用于 NLP 即自然语言处理，不过在卷积层的参数设置，以及池化层的参数设置上有些不同，如下图所示。
一个层内过滤器的数量表示激活/特征映射的输出量的深度维度，该映射由conv层创建，作为下一层的输入。 每一个滤波器都有一个设定的宽度和高度，对应于层内单个单元的局部接收场。...作用于输入数据的滤波器产生一个卷积层的输出，即特征映射。 在CNN的训练阶段，可以学习过滤器中的权重值。...这样做的好处是，我们在输入数据的另一部分与输入数据的另一部分保持相同的特征检测器。 卷积层的输出是一组特征图，其中每个特征图是单元内固定权重参数与输入数据之间的卷积运算结果。...我们将在两种流行的CNN架构（LeNet和AlexNet）的第一个卷积层中得出不带权值共享和权值共享的可训练权重的数量。...重申一下，当根据过滤器与卷积层中某个平面内某个单元的输入数据之间的卷积结果生成特征图时就会产生参数共享。此层平面内的所有单元共享相同的权重；因此称为权重/参数共享。
这些可以帮我们感受神经网络中的卷积层如何对输入数据进行操作，卷积核的权重在训练中如何变化以及神经网络的训练是如何被视为最小化问题的。...现在我们可以可视化每一个轮次，能够为每一个轮次创建一个动图，观察权重是如何下降的。 ? ? 模型的卷积层权重被训练后，权重值收敛到接近 x 方向上的 Sobel 算子。...这个收敛行为与之前 x 方向的 Sobel 算子非常接近。 ? 模型训练卷积层权重的过程，权重值收敛到接近于 y 方向上的 Sobel 算子。...我们的方法再次使用了一个简单的层，单个核的卷积神经网络，其中激活函数也是一样的。这次，我们设根据笑脸滤波器核的尺寸设置卷积核核的大小是 32 x 32。...线性尺度的训练和验证集的损失曲线可能偶尔有一点误导，因为在计算损失时，初始损失在后阶段的改进中可能主导损失可视化的结果。 ? 模型训练卷积层权重的过程。
一、增强阶段 增强网络（EnhanceNet）由卷积层和全连接层组成，输入是单通道的亮度图像Y，输出是滤波器\({f_\Theta }\)，\(\Theta \in {R^{s*s*n}}\)，\(\...二、分类阶段 从增强阶段得到的输出图像I’作为分类网络（ClassNet）的输入，分类网络最后的卷积层和分类层之间有全连接层，全连接层和C分类层的参数使用预训练的网络进行微调(fine-tuning) 。...静态分类滤波器 所有的动态滤波器求均值可以得到静态滤波器，将其卷积上原始输入图像I中的亮度部分Y再加上色度部分就可以转化为RGB图像I’，整体结构如图3 ?...(Y),k \in K\),由于有些基于学习的增强得到的结果不如原始图像，因此我们引入一个恒等滤波器（K+1）来产生原始图像，并比较了两种不同的权重(1)设置相同的权值\(1/K\);(2)根据MSE给出权重...权值设置 经过实验发现，基于MSE的权重设置比相同权值能取得更好的结果，最终的权重如下： ? 对比结果如下： ?
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。...很多时候，它们可以互换，所以这可能造成我们的混淆。 那它们之间的不同在于哪里呢？ 一个“Kernel”更倾向于是2D的权重矩阵。而“filter”则是指多个Kernel堆叠的3D结构。...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。
65.340% -- tf.random_uniform [0, 1) Loss 64.356 -- tf.random_uniform [0, 1) 设置 UniformDistribution...权重的方式 通用的方法是，设置一个0左右的不太小的区间。...一个好的选择起点是从 $ y=\frac1{\sqrt{n}}$公式选取 [−y,y],公式里的n是神经元输入的个数。...y的不同区间值的效果 After 858 Batches (2 Epochs): Validation Accuracy 91.000% -- [-1, 1) 97.220% -- [-0.1...2.425 -- [-1, 1) 0.098 -- [-0.1, 0.1) 0.133 -- [-0.01, 0.01) 0.190 -- [-0.001, 0.001) 如果设置的太小会有问题
反向传播：卷积操作的反向传播（同时对于数据和权重）还是一个卷积（但是是在空间上翻转的滤波器）。使用一个1维的例子比较容易演示（这里不再展开）。...换句话说，就是将滤波器的尺寸设置为和输入数据体的尺寸一致也是 7 \times 7 \times 512，这样两者卷积的结果就是一个实数。...[卷积神经网络; 全连接层 - 与卷积层的转换] 我们注意到，每次类似的变换，都需要把全连接层的权重 w 重塑成卷积层中和输入数据尺寸相同的滤波器。...5.卷积神经网络层的排列与尺寸设置 5.1 层的排列规律 卷积神经网络通常是由三种层构成：卷积层，池化层和全连接层（简称FC）。ReLU 激活函数也应该算是一层，它逐元素地进行激活函数操作。...唯一的不足是，在进行反向传播时，中间的卷积层可能会导致占用更多的内存。 5.2 层的尺寸设置规律 1) 输入层 原始输入图像，经常设置为 2^N 形式。
如何压缩一个卷积神经网络 就像多数的现代神经网络一样，MobileNet 有着许多卷积层。将每层的权重由小至大排列并剔除带有最小权重的连接就是一种压缩卷积层的方法。...我们可以使用不同的度量方案来估计滤波器的相关性，但是我们也可以选择非常简单的方法：滤波器权重的 L1 范数，即所有滤波器权重的绝对值之和。...因为对于 Metal，我们需要以 4 的倍数来去除滤波器，所以我删除了具有最小 L1 规范的 12 个滤波器。 最初，我还没有从神经网络中删除任何滤波器，只是将他们的连接权重设置为 0。...理论上，将连接权重设置为 0 和删除连接应该可以获得相同的结果，但实践中却出了差错：我忘了将下一层相应输入通道的权重设置为 0。...而更糟的是，因为下一层是深度卷积，我还得设置相应的参数，让该层的批量归一化为 0。 ? 教训：从一层中去除滤波器也会对其它层产生影响。而这些变化会影响评分。
卷积层 卷积层分为4个小主题来说： 局部感受野； 共享权重和偏置； 多通道算法； 滤波器的层次； 局部感受野 与全连接网络的另一个迥异是，卷积层神经元具有局部感受野，它只能“看到”一小块局部图像，如下图所示...如果“小视窗”的尺寸是5x5，那么卷积层中一个神经元的连接数（即权重数）只需要25个，明显比全连接神经元少很多。不仅如此，更感意外的是，该神经元所在整个隐藏层的权重数量也只需要25个！...对此一个形象的解释是：卷积层中的这些神经元其实是在图像不同的局部区域中去“挑选”一组“必须”相同的特征。基于此理解，代表共享权重和偏置的“小视窗”，被称为Filter（滤波器）也就非常自然了。...这得益于卷积层的共享权重和偏置。以之前MNIST识别所采用的全连接网络为例，在输入长度为784，第一个隐藏层为30个神经元的情况下，就已经产生了23520个权重。...而CNN的第一个隐藏层，使用32个5x5x1滤波器，权重数量仅有800个； ReLU等改进方法的应用使网络计算效率更高； 其他烧脑的思考留给科学家们吧； 最后值得一提的是，虽然卷积神经网络是基于生物视觉系统启发的
当在层构造函数中没有指定stride时，层会自动设置它。 stride 告诉conv层，在整个卷积中，每个操作之后滤波器应该滑动多远。这个元组表示当向右移动时滑动一个单元，向下移动时也滑动一个单元。...访问层权重 现在我们已经访问了每一层，我们可以访问每一层中的权重。我们来看看第一个卷积层。...张量权重形状 在上一篇文章中，我们说过传递给层的参数值会直接影响网络的权重。在这里将看到这种影响。 ? 对于卷积层，权重值位于滤波器内部，而在代码中，滤波器实际上是权重张量本身。...层内的卷积运算是该层的输入通道与该层内的滤波器之间的运算。这意味着我们真正拥有的是两个张量之间的运算。 话虽如此，让我们解释这些权重张量，这将使我们更好地了解网络内部的卷积操作。...实际上，我们使用单个权重张量表示所有6个滤波器，其形状反映或说明了6个滤波器。 第一卷积层的权重张量的形状告诉我们，我们有一个4阶权重张量。第一个轴的长度为6，这说明了6个滤波器。
发现在注意力饱和问题中，随着ViTs层数的逐渐加深，注意力矩阵往往保持大部分不变，重复前面层中观察到的权重分配。...块大小 $p$ 是一个超参数，用于确定标记的粒度。块嵌入可以通过使用步幅和卷积核大小均等于块大小的卷积操作提取。...然后，每个块通过不重叠的卷积投影到嵌入空间 $\boldsymbol{Z} \in \mathbb{R}^{N\times{D}}$ ，其中 $D$ 表示每个块的维度。...在论文的研究中，作者采用了一个卷积层进行下采样操作，卷积核的大小和步幅都设置为 $2$ 。...为此，作者设计了一个注意力残差（AR）模块，该模块由深度卷积（DWConv）和一个 $\textrm{Conv}{1\times1}$ 层构成，用以在保持语义信息的同时对前一阶段的注意力图进行下采样。
有了这个权重值，让它与原始图像矩阵相乘，就能得到我们想要的特征了。 一个问题：训练好的模型里保存下来的都是什么东西？权重参数？权重参数就是卷积核的具体值？...卷积神经网络中卷积层上的任意一个权重，在一次计算中，只会与输入图像的一个特定区域相互关联，这一特定区域就是这个权重所对应的“感受野”。...图中卷积核 1 中的参数呈高斯分布（ 高斯 分布 正态分布，也称“常态分布”），一般来说又把它称之为高斯滤波器，可用于对图像进行平滑去噪；卷积核 2 的参数为自定义设置，可用于检测横向轮廓（边缘）；卷积核...3 的参数也为自定义设置，这种设置可用于检测斜向轮廓（边缘）。...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。
卷积层 卷积层分为4个小主题来说： 局部感受野； 共享权重和偏置； 多通道算法； 滤波器的层次； 局部感受野 与全连接网络的另一个迥异是，卷积层神经元具有局部感受野，它只能“看到”一小块局部图像，如下图所示...如果“小视窗”的尺寸是5x5，那么卷积层中一个神经元的连接数（即权重数）只需要25个，明显比全连接神经元少很多。不仅如此，更感意外的是，该神经元所在整个隐藏层的权重数量也只需要25个！...对此一个形象的解释是：卷积层中的这些神经元其实是在图像不同的局部区域中去“挑选”一组“必须”相同的特征。基于此理解，代表共享权重和偏置的“小视窗”，被称为Filter（滤波器）也就非常自然了。...无论输入图像有多大，与其连接的隐藏层的参数数量是固定的，上例中对于只有一个5x5滤波器的隐藏层，那权重数量就只有25个。在降低深度网络的参数规模的各种设计中，卷积层居功至首。...而CNN的第一个隐藏层，使用32个5x5x1滤波器，权重数量仅有800个； ReLU等改进方法的应用使网络计算效率更高； 其他烧脑的思考留给科学家们吧； 最后值得一提的是，虽然卷积神经网络是基于生物视觉系统启发的
如果图片尺寸较大，例如一张1000x1000x3的图片，神经网络输入层的维度将达到3百万，使得网络权重W非常庞大。...这两种滤波器的特点是增加图片中心区域的权重。 ? 上图展示的是垂直边缘检测算子，水平边缘检测算子只需将上图顺时针翻转90度即可。...例如R通道filter实现垂直边缘检测，G和B通道不进行边缘检测，全部置零，或者将R，G，B三通道filter全部设置为水平边缘检测。 为了进行多个卷积运算，实现更多边缘检测，可以增加更多的滤波器组。...例如设置第一个滤波器组实现垂直边缘检测，第二个滤波器组实现水平边缘检测。这样，不同滤波器组卷积得到不同的输出，个数由滤波器组决定。 ?...整个过程与标准的神经网络单层结构非常类似： 卷积运算对应着上式中的乘积运算，滤波器组数值对应着权重 ，所选的激活函数为ReLU。
例如一张64x64x3的图片，神经网络输入层的维度为12288。如果图片尺寸较大，例如一张1000x1000x3的图片，神经网络输入层的维度将达到3百万，使得网络权重W非常庞大。...这两种滤波器的特点是增加图片中心区域的权重。 上图展示的是垂直边缘检测算子，水平边缘检测算子只需将上图顺时针翻转90度即可。...例如R通道filter实现垂直边缘检测，G和B通道不进行边缘检测，全部置零，或者将R，G，B三通道filter全部设置为水平边缘检测。 为了进行多个卷积运算，实现更多边缘检测，可以增加更多的滤波器组。...例如设置第一个滤波器组实现垂直边缘检测，第二个滤波器组实现水平边缘检测。这样，不同滤波器组卷积得到不同的输出，个数由滤波器组决定。...整个过程与标准的神经网络单层结构非常类似： 卷积运算对应着上式中的乘积运算，滤波器组数值对应着权重 ，所选的激活函数为ReLU。
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