Python深度学习pytorch神经网络填充和步幅的理解
目录
- 填充
- 步幅
上图中,输入的高度和宽度都为3,卷积核的高度和宽度都为2,生成的输出表征的维度为 2 × 2 2\times2 2×2。从上图可看出卷积的输出形状取决于输入形状和卷积核的形状。
填充
以上面的图为例,在应用多层卷积时,我们常常丢失边缘像素。
解决这个问题的简单方法即为填充(padding):在输入图像的边界填充元素(通常填充元素是0)。
例如,在上图中我们将 3 × 3 3\times3 3×3输入填充到 5 × 5 5\times5 5×5,那么它的输出就增加为 4 × 4 4\times4 4×4。变换如下图所示:
步幅
在计算互相关时,卷积窗口从输入张量的左上角开始,向下和向右滑动。在前面的例子中,我们默认每次滑动一个元素。但是,有时候为了高效计算或是缩减采样次数,卷积窗口可以跳过中间位置,每次滑动多个元素。
我们将每次滑动元素的数量称为步幅(stride)。下图展现的是垂直步幅为3,水平步幅为2的二维互相关运算。
以上就是Python深度学习pytorch神经网络填充和步幅的理解的详细内容,更多关于pytorch神经网络填充和步幅的资料请关注我们其它相关文章!
相关推荐
-
PyTorch中的padding(边缘填充)操作方式
简介 我们知道,在对图像执行卷积操作时,如果不对图像边缘进行填充,卷积核将无法到达图像边缘的像素,而且卷积前后图像的尺寸也会发生变化,这会造成许多麻烦. 因此现在各大深度学习框架的卷积层实现上基本都配备了padding操作,以保证图像输入输出前后的尺寸大小不变.例如,若卷积核大小为3x3,那么就应该设定padding=1,即填充1层边缘像素:若卷积核大小为7x7,那么就应该设定padding=3,填充3层边缘像素:也就是padding大小一般设定为核大小的一半.在pytorch的卷积层定义中,默
-
pytorch神经网络之卷积层与全连接层参数的设置方法
当使用pytorch写网络结构的时候,本人发现在卷积层与第一个全连接层的全连接层的input_features不知道该写多少?一开始本人的做法是对着pytorch官网的公式推,但是总是算错. 后来发现,写完卷积层后可以根据模拟神经网络的前向传播得出这个. 全连接层的input_features是多少.首先来看一下这个简单的网络.这个卷积的Sequential本人就不再啰嗦了,现在看nn.Linear(???, 4096)这个全连接层的第一个参数该为多少呢? 请看下文详解. class AlexN
-
PyTorch的深度学习入门教程之构建神经网络
前言 本文参考PyTorch官网的教程,分为五个基本模块来介绍PyTorch.为了避免文章过长,这五个模块分别在五篇博文中介绍. Part3:使用PyTorch构建一个神经网络 神经网络可以使用touch.nn来构建.nn依赖于autograd来定义模型,并且对其求导.一个nn.Module包含网络的层(layers),同时forward(input)可以返回output. 这是一个简单的前馈网络.它接受输入,然后一层一层向前传播,最后输出一个结果. 训练神经网络的典型步骤如下: (1) 定义
-
Pytorch 神经网络—自定义数据集上实现教程
第一步.导入需要的包 import os import scipy.io as sio import numpy as np import torch import torch.nn as nn import torch.backends.cudnn as cudnn import torch.optim as optim from torch.utils.data import Dataset, DataLoader from torchvision import transforms, ut
-
关于pytorch中全连接神经网络搭建两种模式详解
pytorch搭建神经网络是很简单明了的,这里介绍两种自己常用的搭建模式: import torch import torch.nn as nn first: class NN(nn.Module): def __init__(self): super(NN,self).__init__() self.model=nn.Sequential( nn.Linear(30,40), nn.ReLU(), nn.Linear(40,60), nn.Tanh(), nn.Linear(60,10), n
-
Python深度学习pytorch神经网络填充和步幅的理解
目录 填充 步幅 上图中,输入的高度和宽度都为3,卷积核的高度和宽度都为2,生成的输出表征的维度为 2 × 2 2\times2 2×2.从上图可看出卷积的输出形状取决于输入形状和卷积核的形状. 填充 以上面的图为例,在应用多层卷积时,我们常常丢失边缘像素. 解决这个问题的简单方法即为填充(padding):在输入图像的边界填充元素(通常填充元素是0). 例如,在上图中我们将 3 × 3 3\times3 3×3输入填充到 5 × 5 5\times5 5×5,那么它的输出就增加为 4 × 4
-
Python深度学习pytorch神经网络汇聚层理解
目录 最大汇聚层和平均汇聚层 填充和步幅 多个通道 我们的机器学习任务通常会跟全局图像的问题有关(例如,"图像是否包含一只猫呢?"),所以我们最后一层的神经元应该对整个输入的全局敏感.通过逐渐聚合信息,生成越来越粗糙的映射,最终实现学习全局表示的目标,同时将卷积图层的所有有时保留在中间层. 此外,当检测较底层的特征时(例如之前讨论的边缘),我们通常希望这些特征保持某种程度上的平移不变性.例如,如果我们拍摄黑白之间轮廓清晰的图像X,并将整个图像向右移动一个像素,即Z[i, j] = X[
-
Python深度学习pytorch神经网络图像卷积运算详解
目录 互相关运算 卷积层 特征映射 由于卷积神经网络的设计是用于探索图像数据,本节我们将以图像为例. 互相关运算 严格来说,卷积层是个错误的叫法,因为它所表达的运算其实是互相关运算(cross-correlation),而不是卷积运算.在卷积层中,输入张量和核张量通过互相关运算产生输出张量. 首先,我们暂时忽略通道(第三维)这一情况,看看如何处理二维图像数据和隐藏表示.下图中,输入是高度为3.宽度为3的二维张量(即形状为 3 × 3 3\times3 3×3).卷积核的高度和宽度都是2. 注意,
-
Python深度学习pytorch神经网络Dropout应用详解解
目录 扰动的鲁棒性 实践中的dropout 简洁实现 扰动的鲁棒性 在之前我们讨论权重衰减(L2正则化)时看到的那样,参数的范数也代表了一种有用的简单性度量.简单性的另一个有用角度是平滑性,即函数不应该对其输入的微笑变化敏感.例如,当我们对图像进行分类时,我们预计向像素添加一些随机噪声应该是基本无影响的. dropout在正向传播过程中,计算每一内部层同时注入噪声,这已经成为训练神经网络的标准技术.这种方法之所以被称为dropout,因为我们从表面上看是在训练过程中丢弃(drop out)一些
-
Python深度学习pytorch神经网络多输入多输出通道
目录 多输入通道 多输出通道 1 × 1 1\times1 1×1卷积层 虽然每个图像具有多个通道和多层卷积层.例如彩色图像具有标准的RGB通道来指示红.绿和蓝.但是到目前为止,我们仅展示了单个输入和单个输出通道的简化例子.这使得我们可以将输入.卷积核和输出看作二维张量. 当我们添加通道时,我们的输入和隐藏的表示都变成了三维张量.例如,每个RGB输入图像具有 3 × h × w 3\times{h}\times{w} 3×h×w的形状.我们将这个大小为3的轴称为通道(channel)维度.在本节
-
Python深度学习pytorch神经网络多层感知机简洁实现
我们可以通过高级API更简洁地实现多层感知机. import torch from torch import nn from d2l import torch as d2l 模型 与softmax回归的简洁实现相比,唯一的区别是我们添加了2个全连接层.第一层是隐藏层,它包含256个隐藏单元,并使用了ReLU激活函数.第二层是输出层. net = nn.Sequential(nn.Flatten(), nn.Linear(784, 256), nn.ReLU(), nn.Linear(256, 1
-
Python深度学习pytorch神经网络块的网络之VGG
目录 VGG块 VGG网络 训练模型 与芯片设计中工程师从放置晶体管到逻辑元件再到逻辑块的过程类似,神经网络结构的设计也逐渐变得更加抽象.研究人员开始从单个神经元的角度思考问题,发展到整个层次,现在又转向模块,重复各层的模式. 使用块的想法首先出现在牛津大学的视觉几何组(visualgeometry Group)(VGG)的VGG网络中.通过使用循环和子程序,可以很容易地在任何现代深度学习框架的代码中实现这些重复的结构. VGG块 经典卷积神经网络的基本组成部分是下面的这个序列: 1.带填充以保
-
Python深度学习pytorch卷积神经网络LeNet
目录 LeNet 模型训练 在本节中,我们将介绍LeNet,它是最早发布的卷积神经网络之一.这个模型是由AT&T贝尔实验室的研究院Yann LeCun在1989年提出的(并以其命名),目的是识别手写数字.当时,LeNet取得了与支持向量机性能相媲美的成果,成为监督学习的主流方法.LeNet被广泛用于自动取款机中,帮助识别处理支票的数字. LeNet 总体来看,LeNet(LeNet-5)由两个部分组成: 卷积编码器: 由两个卷积层组成 全连接层密集快: 由三个全连接层组成 每个卷积块中的基本单元
-
Python深度学习pyTorch权重衰减与L2范数正则化解析
下面进行一个高维线性实验 假设我们的真实方程是: 假设feature数200,训练样本和测试样本各20个 模拟数据集 num_train,num_test = 10,10 num_features = 200 true_w = torch.ones((num_features,1),dtype=torch.float32) * 0.01 true_b = torch.tensor(0.5) samples = torch.normal(0,1,(num_train+num_test,num_fe
-
Python深度学习pytorch实现图像分类数据集
目录 读取数据集 读取小批量 整合所有组件 目前广泛使用的图像分类数据集之一是MNIST数据集.如今,MNIST数据集更像是一个健全的检查,而不是一个基准. 为了提高难度,我们将在接下来的章节中讨论在2017年发布的性质相似但相对复杂的Fashion-MNIST数据集. import torch import torchvision from torch.utils import data from torchvision import transforms from d2l import to
随机推荐
- 详解vue-cli与webpack结合如何处理静态资源
- PostgreSQL ERROR: invalid escape string 解决办法
- EasyUI 中 MenuButton 的使用方法
- AngularJS $injector 依赖注入详解
- Angularjs整合微信UI(weui)
- oracle修改scott密码与解锁的方法详解
- 利用python实现命令行有道词典的方法示例
- 模仿Flash AS效果的导航菜单
- asp.net异步获取datatable并显示的实现方法
- PHP生成带有雪花背景的验证码
- 关于处理GET方式提交的含有特殊字符的参数
- Android中WebView加载网页设置进度条
- Ajax清除浏览器js、css、图片缓存的方法
- Python设计模式编程中的备忘录模式与对象池模式示例
- icePDF去水印的方法(推荐)
- Java Socket编程实例(一)- TCP基本使用
- Android实现将View保存成Bitmap的方法
- Swift使用CoreData时遇到的一些填坑记录
- Android编程实现项目中异常捕获及对应Log日志文件保存功能
- Delphi菜单组件TMainMenu使用方法详解