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    一文看尽深度学习中的20种卷积(附源码整理和论文解读)

    卷积,是卷积神经网络中最重要的组件之一。不同的卷积结构有着不一样的功能,但本质上都是用于提取特征。比如,在传统图像处理中,人们通过设定不同的算子来提取诸如边缘、水平、垂直等固定的特征。而在卷积神经网络中,仅需要随机初始化一个固定卷积核大小的滤波器,并通过诸如反向传播的技术来实现卷积核参数的自动更新即可。其中,浅层的滤波器对诸如点、线、面等底层特征比较敏感,深层的滤波器则可以用于提取更加抽象的高级语义特征,以完成从低级特征到高级特征的映射。本文将从背景、原理、特性及改进四个维度分别梳理10篇影响力深远的经典卷积模块以及10篇具有代表性的卷积变体,使读者对卷积的发展脉络有一个更加清晰的认知。

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