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usdt交易otc平台(www.payusdt.vip):一文读懂深度学习中的种种卷积

admin2021-04-2135

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我们都知道卷积的主要性,但你知道深度学习领域的卷积事实是什么,又有若干种类吗?研究学者 Kunlun Bai 公布了一篇先容深度学习的卷积文章,用浅易易懂的方式先容了深度学习领域的种种卷积及其优势。

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若是你听说过深度学习中差异种类的卷积(好比 2D / 3D / 1x1 /转置/扩张(Atrous)/空间可分/深度可分/平展/分组/混洗分组卷积),而且搞不清晰它们事实是什么意思,那么这篇文章就是为你写的,能帮你明晰它们现实的事情方式。

在这篇文章中,我会归纳总结深度学习中常用的几种卷积,并会试图用一种每小我私人都能明晰的方式注释它们。

希望本文能辅助你构建起对卷积的直观认知,并成为你研究或学习的有用参考。

本文目录

1.卷积与相互关

2.深度学习中的卷积(单通道版本,多通道版本)

3.3D 卷积

4.1×1 卷积

5.卷积算术

6.转置卷积(去卷积、棋盘效应)

7.扩张卷积

8.可分卷积(空间可分卷积,深度可分卷积)

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9.平展卷积

10.分组卷积

11.混洗分组卷积

12.逐点分组卷积

卷积与相互关

在信号处置、图像处置和其它工程/科学领域,卷积都是一种使用普遍的手艺。在深度学习领域,卷积神经 *** (CNN)这种模子架构就得名于这种手艺。然则,深度学习领域的卷积本质上是信号/图像处置领域内的相互关(cross-correlation)。这两种操作之间存在细微的差异。

无需太过深入细节,我们就能看到这个差异。在信号/图像处置领域,卷积的界说是:

睁开全文

其界说是两个函数中一个函数经由反转和位移后再相乘获得的积的积分。下面的可视化展示了这一头脑:

信号处置中的卷积。过滤器 g 经由反转,然后再沿水平轴滑动。在每一个位置,我们都盘算 f 和反转后的 g 之间相交区域的面积。这个相交区域的面积就是特定位置出的卷积值。

这里,函数 g 是过滤器。它被反转后再沿水平轴滑动。在每一个位置,我们都盘算 f 和反转后的 g 之间相交区域的面积。这个相交区域的面积就是特定位置出的卷积值。

另一方面,相互关是两个函数之间的滑动点积或滑动内积。相互关中的过滤器不经由反转,而是直接滑过函数 f。f 与 g 之间的交织区域即是相互关。下图展示了卷积与相互关之间的差异。

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