(no more strided convolutions or pooling:a new cnn building block for low-re
时间: 2023-05-03 22:02:53 浏览: 88
卷积神经网络(CNN)是一种广泛应用于计算机视觉中的深度学习算法。在CNN中,卷积层和池化层是常用的组成部分,其中卷积层通过滑动窗口在图像上进行卷积操作,池化层则用于减少特征图的尺寸和计算量。然而,近年来出现了一种新的卷积层组件,被称为“no more strided convolutions or pooling”的CNN建模块,旨在解决低分辨率(Low-Res)图像分类的问题。
这种新的CNN建模块不使用传统的卷积和池化,而是使用一种叫做“局部响应归一化(Local Response Normalization,LRN)”的操作。LRN操作是一种对卷积层输出进行归一化的技术,有助于提高模型的鲁棒性和泛化能力。与传统的池化层相比,LRN操作可以更好地保留图像的空间信息,从而提高低分辨率图像分类的准确性。
此外,新的CNN建模块还采用了一种叫做“inception”结构的设计,用于获得不同尺度的特征信息。在这种结构中,不同大小的卷积核可以在同一层中并行使用,并对其输出进行拼接,从而获得更丰富的特征信息,提高模型的准确性和效率。
总之,“no more strided convolutions or pooling”的CNN建模块是一种新的卷积神经网络组件,可以有效解决低分辨率图像分类的问题。通过使用LRN和inception结构,可以提高模型的鲁棒性和泛化能力,获得更准确和高效的特征表示。
相关问题
strided convolutions
strided convolutions是指卷积操作时,在卷积核移动的过程中跳跃着移动一定的步长,而不是像普通卷积一样每次只移动一格。这种方法可以在同时减小特征图尺寸的同时增加感受野,从而更好地捕捉局部和全局特征。
pytorch padding='same' is not supported for strided convolutions
PyTorch中的padding='same'选项不支持步幅卷积。padding='same' 是一种在进行卷积时能够保留输入输出大小相同的设置。当进行卷积运算时,原始图像的边界可能会被削弱,导致输出尺寸变小。为了解决这个问题,设置padding='same'时,会在原始图像的边界上添加padding,以保证输出图像的大小与输入图像的大小相同。但是,如果进行步幅卷积时,我们使用步幅将卷积滤波器的移动范围缩小,从而减小输出的尺寸。这就导致padding='same'不再适用于此情况,因为填充大小无法适应此更改。因此,当使用步幅卷积时,需要选择其他合适的填充方式,如有效地添加零填充,以保留完整的图像信息,并确保输出的尺寸是正确的。