在numpy中进行二维跨步卷积
我尝试使用for循环实现2D数组的步幅卷积，即arr = np.array([[2,3,7,4,6,2,9], [6,6,9,8,7,4,3], [3,4,8,3,8,9,7], [7,8,3,6,...
nn.ConvTranspose2d中的output_padding参数是什么作用？
什么是 Conv2dTranspose 中的Output_padding工作原理？请帮我理解一下。 Conv2dTranspose(1024, 512, kernel_size=3, stride=2, padding=1, output_padding=1)
高效实现腐蚀/膨胀操作
通常情况下，最小/最大值过滤器通过使用四个for循环实现，效率非常低。 for( index1 < dy ) { // y loop for( index2 < dx ) { // x loop for( index3 < StructuringEl...
TensorFlow的不对称填充假设
为什么TensorFlow选择优先在底部右侧进行填充？对我来说，使用“SAME”填充时，从第一个真实像素开始启动卷积核的中心锚点会感觉很合理。由于使用了非对称填充，这导致与其他一些框架存在差异。我确实明白，从原则上讲，非对称填充是好的，因为否则就会留下未使用的填充行/列。如果TensorFlo...
使用im2col操作在卷积神经网络中更加高效的原因是什么？
我正在尝试实现卷积神经网络，但不明白为什么使用im2col操作更高效。它基本上将要乘以过滤器的输入分别存储在不同的列中。但是，为什么不能直接使用循环计算卷积，而要先执行im2col操作呢？
如何更新反卷积层的权重？
我正在尝试开发一个反卷积层（或者更准确地说是转置卷积层）。 在前向传递中，我执行完整的卷积（使用零填充进行卷积）。 在反向传递中，我执行有效的卷积（不使用填充进行卷积）以将误差传递到前一层。 偏差的梯度很容易计算，只需要对超出的维度取平均即可。 问题是我不知道如何更新卷积滤波器的权重。梯...
Pooling与Pooling-over-time的区别
我在理论上理解了CNN层操作中最大/求和池化的概念，但我看到这个术语“随时间最大池化”或“随时间求和池化”被抛出（例如，Yoon Kim的“用于句子分类的卷积神经网络”论文）。它们之间有什么区别？
为什么我的卷积例程与NumPy和SciPy的不同？
我想手动编写一个一维卷积，因为我正在尝试使用核对时间序列进行分类，并决定制作著名的维基百科卷积图像，如此处所示。 这是我的脚本。我正在使用数字信号卷积的标准公式。 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import sc...
使用FFT进行卷积相比于实空间卷积有哪些缺点？
我知道使用FFT进行卷积比在实数空间中进行卷积具有更低的计算复杂度。但是FFT卷积有哪些缺点呢？ 卷积核大小是否总是要与图像大小匹配，或者是否有一些函数可以处理这个问题，例如在Python的NumPy和SciPy软件包中？还有抗混叠效应方面的考虑吗？
在 Keras 中定义模型（包括顶部层）
当在keras中定义模型时，include_top=True是什么意思？ 我在Keras文档中阅读了这行代码的含义。它表示是否包括网络顶部的全连接层。 我仍在寻找这行代码的直观解释。ResNet50(include_top=True) 谢谢！