每日一博 | 何为神经网络卷积层?
摘要:本文深度讲解了卷积计算的原理,并详细介绍了构成所有卷积网络主干的基本元素,包括卷积层本身、填充和步幅的基本细节、用于在相邻区域汇聚信息的汇聚层,最后给出卷积层和汇聚层的代码示例和CNN框架结构图。 本文分享自华为云社区《神经网络基础部件-卷积层详解》,作者: 嵌入式视觉 。 前言 在全连接层构成的多层感知机网络中,我们要通过将图像数据展平成一维向量来送入模型,但这会忽略了每个图像的空间结构信息。理想的策略应该是要利用相近像素之间的相互关联性,将图像数据二维矩阵送给模型中学习。 卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)正是一类强大的、专为处理图像数据(多维矩阵)而设计的神经网络,CNN 的设计是深度学习中的一个里程碑式的技术。在 Transformer 应用到 CV 领域之前,基于卷积神经网络架构的模型在计算机视觉领域中占主导地位,几乎所有的图像识别、目标检测、语义分割、3D目标检测、视频理解等任务都是以 CNN 方法为基础。 卷积神经网络核心网络层是卷积层,其使用了卷积(convolution)这种数学运算,卷积是一种特殊的线性运算。另外,...