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带你认识9种常用卷积神经网络

摘要:在卷积神经网络中,通过使用filters提取不同的特征,这些filters的权重是在训练期间自动学习的,然后将所有这些提取的特征“组合”以做出决策。 本文分享自华为云社区《神经网络常用卷积总结》,原文作者:fdafad 。 进行卷积的目的是从输入中提取有用的特征。在图像处理中,可以选择各种各样的filters。每种类型的filter都有助于从输入图像中提取不同的特征,例如水平/垂直/对角线边缘等特征。在卷积神经网络中,通过使用filters提取不同的特征,这些filters的权重是在训练期间自动学习的,然后将所有这些提取的特征“组合”以做出决策。 目录: 2D卷积 3D卷积 1*1卷积 空间可分离卷积 深度可分离卷积 分组卷据 扩展卷积 反卷积 Involution 2D卷积 单通道:在深度学习中,卷积本质上是对信号按元素相乘累加得到卷积值。对于具有1个通道的图像,下图演示了卷积的运算形式: 这里的filter是一个3 x 3的矩阵,元素为[[0,1,2],[2,2,0],[0,1,2]]。filter在输入数据中滑动。在每个位置,它都在进行逐元素的乘法和加法。每个滑动位置以一个...

magic-api 1.3.0 发布,接口快速开发框架

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