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CNN:滤波器大小和步幅之间的相关性

CNN（卷积神经网络）是一种深度学习模型，广泛应用于图像识别、计算机视觉和自然语言处理等领域。在CNN中，滤波器（也称为卷积核）是一个重要的概念，它用于提取输入图像的特征。

滤波器大小和步幅是CNN中两个相关的参数，它们对于网络的性能和输出特征具有重要影响。

滤波器大小（Filter Size）：滤波器大小指的是滤波器的尺寸，通常是一个正方形或矩形的矩阵。在卷积操作中，滤波器通过在输入图像上滑动并与之进行逐元素相乘，从而提取图像的局部特征。滤波器大小决定了滤波器能够捕捉的特征的大小。较小的滤波器可以捕捉到更细节的特征，而较大的滤波器可以捕捉到更宏观的特征。
步幅（Stride）：步幅指的是滤波器在每次滑动时的移动步长。较大的步幅可以减小输出特征图的尺寸，而较小的步幅可以保持输出特征图的尺寸与输入特征图相同。步幅的选择会影响网络的计算量和感受野大小。较大的步幅可以减少计算量，但可能会导致信息丢失，较小的步幅可以保留更多的信息，但会增加计算量。

滤波器大小和步幅之间的相关性体现在以下几个方面：

特征提取：较小的滤波器可以捕捉到更细节的特征，而较大的滤波器可以捕捉到更宏观的特征。当滤波器大小较小时，通常需要较小的步幅来保持输出特征图的尺寸与输入特征图相同，以便更好地捕捉细节特征。当滤波器大小较大时，可以选择较大的步幅来减小计算量。
网络设计：滤波器大小和步幅的选择是CNN网络设计中的重要考虑因素。根据任务的复杂性和输入数据的特点，可以根据需要选择不同的滤波器大小和步幅。通常，网络的前几层会使用较小的滤波器和较小的步幅来提取低级特征，而后面的层会使用较大的滤波器和较大的步幅来提取高级特征。
输出特征图尺寸：滤波器大小和步幅的选择会影响输出特征图的尺寸。较小的滤波器和较小的步幅可以保持输出特征图的尺寸与输入特征图相同，而较大的滤波器和较大的步幅会减小输出特征图的尺寸。根据任务需求和网络设计，可以选择适当的滤波器大小和步幅来控制输出特征图的尺寸。

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假设用（height, width）表示数据和滤波器的形状，则在本例中，输入大小是 (4, 4)，滤波器大小是(3, 3)，输出大小是(2, 2)。...在图7-7的例子中，对输入大小为(7, 7)的数据，以步幅2应用了滤波器。通过将步幅设为2，输出大小变为(3, 3)。像这样，步幅可以指定应用滤波器的间隔。综上，增大步幅后，输出大小会变小。...而增大填充后，输出大小会变大。如果将这样的关系写成算式，会如何呢？接下来，我们看一下对于填充和步幅，如何计算输出大小。...例1：图7-6的例子输入大小：(4, 4)；填充：1；步幅：1；滤波器大小：(3, 3) 例2：图7-7的例子输入大小：(7, 7)；填充：0；步幅：2；滤波器大小：(3, 3) 例3 输入大小...另外，一般来说，池化的窗口大小会和步幅设定成相同的值。比如，3 × 3的窗口的步幅会设为3，4 × 4的窗口的步幅会设为4等。注意：除了Max池化之外，还有Average池化等。

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【基础详解】手磕实现 CNN卷积神经网络！

三、池化层四、Conv层和Pooling层的实现 4.1 4维数组 4.2 基于im2col的展开 4.3 卷积层的实现 4.4 池化层的实现四、CNN实现五、CNN...可视化本文重点知识点： CNN的大致框架卷积层池化层卷积层和池化层的实现 CNN的实现 CNN可视化介绍如有细节处没有写到的，请继续精读《深度学习入门：基于Python的理论与实现》，对小白来说真的是非常好的深度学习的入门书籍...2.3 步幅（stride）用途：指定滤波器的间隔。步幅增大，输出减小；填充增大，输出增大。计算输出的大小： ?...其中： (OH,OW) 输出大小 (H,W) 输入大小 (FH,FW) 滤波器大小 P 填充 S 步幅注：式（7.1）中最好可以除尽。if无法除尽，需报错。...比如将2 × 2区域集约成1个元素来处理，缩小空间大小。 ? Max池化：获取最大值的运算一般设置：池化的窗口大小和步幅设定成相同的值。比如这里都是2。在图像识别中，主要用Max池化。

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卷积神经网络（CNN）的数学原理解析

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聊聊卷积神经网络CNN

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核心网络生命力和网络特征之间的相关性

核心网络生命力和网络特征之间的相关性 介绍方法数据源网络特征分析结果 LCP CLS 结论附录相关内容介绍核心网络活力（CWV）是Google认为是衡量网络体验质量的最重要指标的指标...识别和优化CWV问题的过程通常是被动的。网站所有者决定使用哪种技术或查看哪种指标通常是通过反复试验而不是经验研究来决定的。可以使用新技术来构建或重建站点，只是发现站点在生产中会导致UX问题。...在此分析中，我们同时分析了CWV和许多不同类型的Web特征之间的相关性，而不是在真空中分析单一类型的Web特征之间的相关性，因为Web开发的选择不是在真空中而是在网站的许多部分中。...我们希望这些结果将为团队在评估各种Web开发选择时提供更多参考，并邀请社区帮助进一步了解CWV和Web特性之间的相互作用。...1.带有最大满意油漆的显着负面关联： TTFB，JavaScript，CSS和图像的字节数 JavaScript框架-AngularJS，GSAP

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三维卷积：三维数据的话，滤波器的也是三维。同时对每个维度进行卷积，最后将每个维度的卷积结果相加，输出二维。 ? 2.过滤器过滤器的作用是：寻找图片的特征。这就涉及到CNN要做的工作了。...② 设置过滤器滑动的步幅数（用字母“S”表示）一般情况下，过滤器滑动的步幅是1，即每次过滤器向右或向下滑动1个像素单位。...下面，我们来看看“补零”后的效果： ? 如何确定“补零”的圈数，才能保证图片大小一致？假设你的过滤器大小为F，滑动步幅S=1，想要实现这一目标，补零的个数应为： ?...卷积层作用 滤波器的作用或者说是卷积的作用。卷积层的参数是有一些可学习的滤波器集合构成的。每个滤波器在空间上（宽度和高度）都比较小，但是深度和输入数据一致（这一点很重要，后面会具体介绍）。...在对特征图片进行“池化”处理时，与“卷积”类似，需要我们设置2个超参数：过滤器大小（F）和滑动的步幅数（S）这里，假设我们设置F=2，S=2，那么，“最大池化”为：在每2*2（即4个）像素区域内

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基于TensorFlow和Keras的图像识别

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【Pytorch基础】卷积神经网络

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卷积神经网络简介卷积网络 (convolutional network)(LeCun, 1989)，也叫做卷积神经网络 (convolutional neural network, CNN)，是一种专门用来处理具有类似网格结构的数据的神经网络...随着卷积的进行，图像大小将缩小，图像边缘的信息将逐渐丢失。因此，在卷积前，我们在图像上下左右填补一些0，使得我们可以控制输出特征图的大小。步幅(stride) S。...图4：高和宽上步幅分别为3和2的二维互相关运算一般来说，当高上步幅为 sh ，宽上步幅为 sw 时，输出形状为⌊(nh−kh+ph+sh)/sh⌋×⌊(nw−kw+pw+sw)/sw⌋....卷积层中的计算公式卷积过程中多通道输入与输出的大小关系：其中W1代表输入图片宽度，H1代表输入图片高度，D1代表输入通道维数，K代表滤波器的个数，F代表感受野的大小（滤波器的大小，这里默认滤波器的高和宽都是一样的...池化层中的计算公式池化过程中多通道输入与输出的大小关系：其中W1代表输入图片宽度，H1代表输入图片高度，D1代表输入通道维数，F代表感受野的大小（池化滤波器的大小，这里默认滤波器的高和宽都是一样的）

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