深度学习stride
时间: 2023-11-06 15:04:26 浏览: 40
Stride 是深度学习中的一个重要概念,用于控制卷积操作中滑动窗口的步长。在卷积神经网络中,卷积层通过在输入数据上移动一个滑动窗口来提取特征。Stride 就是滑动窗口每次移动的步长。
具体来说,Stride 决定了每次滑动窗口在水平和垂直方向上移动的距离。如果 Stride 设置为 1,窗口会以步长为 1 在输入数据中滑动,这意味着相邻的窗口之间会有重叠区域。如果 Stride 设置为 2,窗口会以步长为 2 在输入数据中滑动,这意味着相邻的窗口之间不会重叠。
通过调整 Stride 的大小,我们可以控制卷积层输出的特征图的大小。较小的 Stride 可以保留更多的细节信息,但计算量会增加。较大的 Stride 可以减少特征图的尺寸,减少计算量,但可能会丢失一些细节。
总结来说,Stride 是控制卷积层滑动窗口步长的参数,通过调整 Stride 可以控制特征图的大小和计算量。
相关问题
基于matlab深度学习
基于Matlab的深度学习是一种利用Matlab编程语言和深度学习算法进行图像处理和分析的方法。Matlab提供了许多深度学习工具箱,包括神经网络工具箱、深度学习工具箱和计算机视觉工具箱等,这些工具箱可以帮助用户快速构建和训练深度学习模型,从而实现图像分类、目标检测、图像分割等任务。
下面是一个基于Matlab的深度学习的例子,用于图像分类:
```matlab
% 加载图像数据集
imds = imageDatastore('path_to_image_folder', 'IncludeSubfolders', true, 'LabelSource', 'foldernames');
% 划分训练集和测试集
[imdsTrain, imdsTest] = splitEachLabel(imds, 0.7, 'randomized');
% 定义卷积神经网络
layers = [
imageInputLayer([32 32 3])
convolution2dLayer(3, 32, 'Padding', 'same')
batchNormalizationLayer
reluLayer
maxPooling2dLayer(2, 'Stride', 2)
convolution2dLayer(3, 64, 'Padding', 'same')
batchNormalizationLayer
reluLayer
maxPooling2dLayer(2, 'Stride', 2)
convolution2dLayer(3, 128, 'Padding', 'same')
batchNormalizationLayer
reluLayer
fullyConnectedLayer(10)
softmaxLayer
classificationLayer];
% 定义训练选项
options = trainingOptions('sgdm', ...
'MaxEpochs', 20, ...
'MiniBatchSize', 128, ...
'InitialLearnRate', 0.01, ...
'Shuffle', 'every-epoch', ...
'ValidationData', imdsTest, ...
'ValidationFrequency', 30, ...
'Verbose', false, ...
'Plots', 'training-progress');
% 训练卷积神经网络
net = trainNetwork(imdsTrain, layers, options);
% 对测试集进行分类
YPred = classify(net, imdsTest);
% 计算分类准确率
YTest = imdsTest.Labels;
accuracy = sum(YPred == YTest)/numel(YTest);
disp(['Classification accuracy: ' num2str(accuracy)]);
```
深度学习convd2
Conv2d是PyTorch中的一个函数,用于进行二维的卷积操作。它通常用于神经网络的卷积层中。该函数的参数包括输入特征矩阵的深度(in_channels)、输出特征矩阵的深度(out_channels)、卷积核的尺寸(kernel_size)、卷积核的步长(stride)、补零操作的大小(padding)等。
具体来说,in_channels表示输入特征矩阵的深度,例如对于一张RGB彩色图像,in_channels就为3;out_channels表示输出特征矩阵的深度,也等于卷积核的个数;kernel_size表示卷积核的尺寸,可以是一个整数,例如3代表卷积核的高度和宽度都为3,也可以是一个元组,例如(3, 5)代表卷积核的高度为3,宽度为5;stride表示卷积核的步长,默认为1,可以是一个整数或一个元组;padding表示补零操作的大小,默认为0,可以是一个整数或一个元组。
总结起来,Conv2d函数是用来进行二维卷积操作的,通过调整参数可以实现不同大小和深度的卷积核进行卷积计算。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [深度学习实战(一):LeNet实现CIFAR-10图像分类](https://blog.csdn.net/muye_IT/article/details/123855068)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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