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什么是卷积

abdm-989 2020-12-11 23:25 原文

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Feature maps

  • 单通道

34-什么是卷积-图像8.png

  • rgb三通道

34-什么是卷积-图像8rgb.jpg

  • rgb三通道合成

34-什么是卷积-图像8rgb合成.jpg

  • 数字2的卷积成像图

34-什么是卷积-图像2卷积成像.jpg

Why not Linear

  • 4 Layers: [784, 256, 256, 256, 10]

34-什么是卷积-4层卷积.jpg

335k or 1.3MB

34-什么是卷积-4层卷积参数量.jpg

em...

  • 486 PC + AT&T DSP32C

    • 256KB
    • 66Mhz

  • Batch X

  • Gradient Cache

  • etc.

34-什么是卷积-486pc.jpg

Receptive Field

34-什么是卷积-接受域.jpg

Fully connnected

34-什么是卷积-全连接.jpg

Partial connected

34-什么是卷积-局部连接.jpg

Locally connected

34-什么是卷积-本地连接.jpg

Rethink Linear layer

34-什么是卷积-多层本地连接.jpg

Fully VS Lovally

34-什么是卷积-全和局部连接.jpg

Weight sharing

34-什么是卷积-矩阵的卷积运算动态.gif

  • 三阶张量的卷积

34-什么是卷积-三阶张量的卷积.jpg

  • 6 Layers

    • ~60k parameters

  • 4 layers, 335k

34-什么是卷积-全网络.jpg

Why call Convolution？

34-什么是卷积-卷积.jpg

2D Convolution

y(t)=x(t)∗h(t)=∫−∞∞x(τ)h(t−τ)dτ

34-什么是卷积-2d卷积.jpg

Convolution in Computer Vision

34-什么是卷积-视觉.jpg

  • 模糊化

34-什么是卷积-视觉模糊.jpg

  • 边缘检测

34-什么是卷积-视觉边缘检测.jpg

CNN on feature maps

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