扩张卷积的卷积计算公式
时间: 2023-08-13 10:58:01 浏览: 65
次数为100次,并传入Trials对象。
最后,我们输出了最优参数组合,并使用最优参数训练了XGBRegressor模型。然后,在验证集上进行预测,并使用自定义的评估函数对模型进行扩张卷积(Dilated Convolution)是一种卷积神经网络中常用的卷积操作,它可以扩评估。
请注意,上述代码中的X_train、y_train、X_val和y_val分别表示训练集的大卷积核的感受野,增加感知范围。 扩张卷积的计算公式如下:
假特征、训练集的标签、验证集的特征和验证集的标签,需要根据实际情况设输入数据为 X,卷积核为 K,步长为 S,填充为 P,扩张率为 D。输入数据尺寸为 H × W × C,卷积核的尺寸为 F × F × C × K,输出数据的尺寸为 O_H × O_W × K。
对于每个输出通道 k 和输出位置 (i, j),扩张卷积的计算公式为:
O(i, j, k) = sum_{l=0}^{C-1} sum_{m=0}^{F-1} sum_{n=0}^{F-1} X(i \cdot S + m \cdot D, j \cdot S + n \cdot D, l) \cdot K(m, n, l, k)
其中,i 和 j 表示输出位置的坐标,l 表示输入通道的索引,m 和 n 分别表示卷积核在输入数据上的位置偏移量。
需要注意的是,扩张卷积的计算公式与普通卷积的计算公式类似,只是在计算过程中引入了扩张率 D。当 D=1 时,扩张卷积退化为普通卷积。扩张率大于 1 时,卷积核在输入数据上的位置偏移更大,感受野也随之增大。
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假设输入数据为 X,卷积核为 K,步长为 S,填充为 P,扩张率为 D。输入数据的尺寸为 L × C,卷积核的尺寸为 F × C × K,输出数据的尺寸为 O_L × K。
对于每个输出通道 k 和输出位置 i,扩张卷积的计算公式为:
O(i, k) = sum_{l=0}^{C-1} sum_{m=0}^{F-1} X(i \cdot S + m \cdot D, l) \cdot K(m, l, k)
其中,i 表示输出位置的坐标,l 表示输入通道的索引,m 表示卷积核在输入数据上的位置偏移量。
需要注意的是,一维扩张卷积的计算公式与普通卷积的计算公式类似,只是在计算过程中引入了扩张率 D。当 D=1 时,扩张卷积退化为普通卷积。扩张率大于 1 时,卷积核在输入数据上的位置偏移更大,感受野也随之增大。
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OH = (H - KH + 2P)/S + 1
OW = (W - KW + 2P)/S + 1
在卷积操作中,卷积核的每个元素与输入特征图中对应位置的元素相乘,然后将所有乘积结果相加,得到输出特征图中对应位置的元素。这个过程可以表示为:
O[i, j] = ∑(h=0 to KH-1) ∑(w=0 to KW-1) I[i*S+h, j*S+w] * K[h, w]
其中,O[i, j]表示输出特征图中位置为(i, j)的元素,I[i*S+h, j*S+w]表示输入特征图中位置为(i*S+h, j*S+w)的元素,K[h, w]表示卷积核中位置为(h, w)的元素。