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2.从LeNet到SENet1
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33页
引入了大量identity恒等映射,这样就可以把原始信息流入更深的层,抑制了信息
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从LeNet到SENet
罗浩
浙江大学
1
• 卷积结构的类型
• 常用的卷积神经网络
• 常用的小型卷积网络
2
大纲
3
卷积结构的类型
torch.nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size,
stride=1, padding=0, dilation=1, groups=1, bias=True)
H
W
Ci
Ho
Wo
Co
K
K
卷积层
参数量:Ci×K×K×Co+bias
•in_channels (int) – Number of channels in the input image
•out_chann els (int) – Number of channels produced by
the convolution
•kernel_size (int or tuple) – Size of the convolving kernel
•stride (int or tuple, optional) – Stride of the convolution.
Default: 1
•padding (int or tuple, optional) – Zero-padding added to
both sides of the input. Default: 0
•bias (bool, optional) – If True, adds a learnable bias to the
output. Default: True
Ho=(H+2×padding+1-K)/stride
Wo=(W+2×padding+1-K)/stride
正常卷积(Convolution)
4
卷积结构的类型
torch.nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size,
stride=1, padding=0, dilation=1, groups=1, bias=True)
H
W
Ci
Ho
Wo
Co
K=1
K=1
卷积层
• kernel_size = 1
• 参数量:Ci×Co+bias
• 该卷积操作没有空间信息
• 通道维度上的全连接
……
……
Ci
Co
1×1卷积示例
Pointwise Convolution
5
卷积结构的类型
torch.nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size,
stride=1, padding=0, dilation=1, groups=2, bias=True)
参数量:2(Ci/2×K×K×Co/2)+bias
• groups (int, optional) – Number of blocked connections
from input channels to output channels. Default: 1
H
W
Ci
Ho
Wo
Co
K
K
卷积层
K
K
卷积层
H
W
Ci/2
H
W
Ci/2
Ho
Wo
Co/2
Ho
Wo
Co/2
分组卷积(Group Convolution)
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