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CNN中常用的四种卷积详解

卷积现在可能是深度学习中最重要的概念。正是靠着卷积和卷积神经网络,深度学习才超越了几乎其他所有的机器学习手段。这期我们一起学习下深度学习中常见的卷积有哪些? 1. 一般卷积 卷积在数学上用通俗的话来说就是输入矩阵与卷积核(卷积核也是矩阵)进行对应元素相乘并求和,所以一次卷积的结果的输出是一个数,最后对整个输入输入矩阵进行遍历,最终得到一个结果矩阵,说白了就是一个卷积核在图像上滑动,并求取对应元素相乘求和的过程,如下图: 卷积核为3*3,步长为2和填充的2D卷积 首先,一般情况下卷积层的作用都是用来自动提取图像的一些视觉特征,代替传统的手动方法提取特征不精确,不全面等缺点。常见的一般卷积操作都包括以下四个参数: 卷积核大小(Kernel Size):卷积核定义了卷积的大小范围,在网络中代表感受野的大小,二维卷积核最常见的就是 3*3 的卷积核,也可以根据网络设计5*5或者7*7,甚至1*1等不同size的卷积核,来提取不同尺度的特征。在卷积神经网络中,一般情况下,卷积核越大,感受野(receptive field)越大,看到的图片信息越多,所获得的全局特征越好。虽说如此,但是大的卷积核会...

图解分布式DB/redis的几种路由算法(一致性哈希)

云栖号资讯:【点击查看更多行业资讯】在这里您可以找到不同行业的第一手的上云资讯,还在等什么,快来! 背景 随着应用的越做越大,数据量越来越多,不论是MySQL数据库的单库单表还是单台redis都无法满足高并发的读写操作和大数据量的存储功能,因此有了大家耳熟能详的分库分表。 垂直拆分和水平拆分 垂直拆分,即拆分列,从业务上将原来一个表的信息拆到两个表中,形象的理解为垂直的一把刀切开了表 水平拆分,即拆分行,通过某种规则将一个表中的数据拆分到不同的表中,形象的理解为水平的一把刀切开了表 当然垂直拆分和水平拆分的概念不是本文要讨论的重点,本文要讨论的是水平拆分的规则。水平拆分的本质其实和分布式系统下微服务的思想不谋而合,微服务的出现笔者前文提到过是因为单个服务承载了太多的业务逻辑,导致出现了诸如代码逻辑庞大复杂、开发人员关系耦合、单点故障等问题。这些问题对于DB和redis同样会有: 当访问请求越来越多时,单机的DB/redis无法分配足够的线程抗住高并发的请求 当数据量越来越大时,从一碗水中找一根针和从一片大海中找一根针的难度和耗时也是不一样的,我们要做的是找到那个碗,然后从碗里捞针 所以...

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