关键词：

问题

本文主要介绍啊快速搭建多个具有相同卷积核尺寸不同卷积核数量的卷积层。

方法

快速搭建三个卷积层结构，每个卷积层的参数如下所示：

• 3@3x3
• 16@3x3
• 32@3x3
• 64@3x3

x@yxy 其中x为卷积核数量,y为卷积核大小

简单方法

import torch
from torch import nn

# (1) init
conv1 = nn.Conv2d(
    in_channels=3,
    out_channels=16,
    kernel_size=

selectivekernelnetworks（upgradedversionofsenet）

...）的目标会有不同的效果。尽管比如Inception这样的增加了多个卷积核来适应不同尺度图像，但是一旦训练完成后，参数就固定了，这样多尺度信息就会被全部使用了（每个卷积核的权重相同）。SKNet提出了一种机制，即卷积核的... 查看详情

keras中卷积的两种padding方式

...的filters尺寸计算公式是：pooling的设计算公式是：*注：在pytorch中，卷积核的计算方式不同，pytorch中padding方式只有'valid'，并且padding补0的层数可以自己定义（keras只在图像周围增加1层），因此pytorch的卷积核计算方式有些不... 查看详情

pytorch中自定义神经网络卷积核权重(代码片段)

1.自定义神经网络卷积核权重    神经网络被深度学习者深深喜爱，究其原因之一是神经网络的便利性，使用者只需要根据自己的需求像搭积木一样搭建神经网络框架即可，搭建过程中我们只需要考虑卷积核的尺寸... 查看详情

《pytorch深度学习实践9》——卷积神经网络-高级篇（advanced-convolutionneuralnetwork）(代码片段)

一、1∗11*11∗1卷积       由下面两张图，可以看出1∗11*11∗1卷积可以显著降低计算量。       通常1∗11*11∗1卷积还有以下功能：       一是用于信息聚合，同时增加非线性，1∗11*11∗1卷积可以看作是... 查看详情

卷积的理解python代码实现pytorch多输入多输出通道的理解

1.多输入通道　　当输入数据含多个通道时，我们需要构造一个输入通道数与输入数据的通道数相同的卷积核。以1维卷积为例，卷积窗口大小为1*1，输入有三个通道，所以卷积的通道数也应该为3个通道。如下图所示，输入的数... 查看详情

动手学pytorch-卷积神经网络基础

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pytorchvgg网络模型(代码片段)

...fficialpretrainweightsmodel_urls='vgg11':'https://download.pytorch.org/models/vgg11-bbd30ac9.pth','vgg13':'https://download.pytorch.org/models/vgg13-c768596a.pth','vgg16':'https://download.pytorch.org/models/vgg16-397923af.pth','vgg19':'... 查看详情

如何在pytorch中连接两个不同尺寸的张量

】如何在pytorch中连接两个不同尺寸的张量【英文标题】：howtoconcatetwotensorswithdifferentdimensionsinpytorch【发布时间】：2022-01-1211:26:22【问题描述】：我在pytorch中有两个具有这些形状的张量：torch.Size([64,100])和torch.Size([64,100,256])我想... 查看详情

pytorch中实现cnn，对cnn的理解心得

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tensorflow中卷积层输出特征尺寸计算和padding参数解析

...单元有贡献）并且重用参数（相同的权重应用于输入中的多个位置）。​下面就是一个离散卷积的示例​左边图中，浅蓝色的网格称为输入的特征图(featuremap),阴影部分称为卷积核(kernel)或滤波器(filter),卷积核的形状如下：&... 查看详情

groupconvolution组卷积

...ast;H∗W，卷积核有NNN个，输出featuremap与卷积核的数量相同也是NNN，每个卷积核的尺寸为C∗K∗KC*K*KC∗K∗K，NNN个卷积核的总参数量为N∗C∗ 查看详情

图卷积神经网络(gcn)综述与实现（pytorch版)(代码片段)

图卷积神经网络(GCN)综述与实现（PyTorch版)本文的实验环境为PyTorch=1.11.0+cu113，PyG=2.0.4，相关依赖库和数据集的下载请见链接。一、图卷积神经网络介绍1.1传统图像卷积卷积神经网络中的卷积(Convolution)指的是... 查看详情

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1.普通卷积1.1什么是卷积卷积是指在滑动中提取特征的过程，我们先从一个小小的权重矩阵，也就是卷积核（kernel）开始，让它逐步在二维输入数据上“扫描”。卷积核“滑动”的同时，计算权重矩阵和扫... 查看详情

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卷积神经网络不同隐藏层卷积核都是一样的吗

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卷积卷积核的维数尺寸

　　最近看论文的时候，接触到了3-D卷积的知识，在找的过程中，发现“卷积、卷积核的维数、尺寸”这篇文章写的较详细，就搬运了过来，只是为了以后查找方便。注：如果原作者看到，如果觉得不妥，我可以马上删掉这篇文... 查看详情

mobilenet输入尺寸

...技术Amobilenet输入尺寸如下：MobileNet是基于深度级可分离卷积构建的网络，其实这种结构最早是出现在GoogleNetv3的inception中，它是将标准卷积拆分为了两个操作：深度卷积(depthwiseconvolution)和逐点卷积(pointwiseconvolution)，Depthwiseconvolu... 查看详情

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