padding在卷积网络中代表什（pw卷积）

本文目录一览：

• 1、卷积-转置卷积、空洞卷积、深度可分离卷积、分组卷积、可变形卷积
• 2、卷积的三种形式
• 3、CNN基础知识——卷积(Convolution)、填充(Padding)、步长(Stride)_百度...
• 4、34-卷积神经网络(Conv)

卷积-转置卷积、空洞卷积、深度可分离卷积、分组卷积、可变形卷积

1、卷积、转置卷积、空洞卷积、深度可分离卷积、分组卷积和可变形卷积的简要说明如下：卷积：是神经网络的基本构建块。核心参数包括卷积核大小、步幅和边界处理。通过填充和计算公式，实现像素与周围区域的信息交互，形成特征图。1x1卷积在通道数调整和全局信息集成中发挥着关键作用。

2、深度可分离卷积，是卷积神经网络轻量化的重要手段，它将卷积分解为深度卷积（逐层处理通道）和点卷积（融合通道），大大减少参数量。MobileNet就采用了这一结构，使得计算效率显著提升，尤其在大量通道处理上。分组卷积，如AlexNet中的创新，通过将通道分组，减少了参数，增强了模型的泛化能力。

3、可分离卷积包括空间可分离卷积和深度可分离卷积。空间可分离卷积将卷积操作拆分成多次一维卷积，以减少计算量。深度可分离卷积将卷积分为两步：先对每个通道进行深度卷积，然后对每个通道的结果进行空间卷积。深度可分离卷积能显著减少计算量，特别适用于构建轻量化网络模型。

卷积的三种形式

在深度学习领域，卷积是一种核心操作，用于提取图像特征。卷积主要分为三种模式：full， valid， same。下面我们将详细探讨这三种模式的定义、特点以及它们在实际应用中的作用。

本文主要介绍了三种卷积操作的符号表示：线性卷积、周期卷积和循环卷积。线性卷积是最基础的，其符号通常为“*”，无需额外标记。周期卷积则对输入序列的周期有要求，其符号是在线性卷积符号“*”外部加一个小圆圈。当涉及到循环卷积时，需要明确序列的循环长度N，符号是在N外面加小圆圈。

一维卷积：在一维卷积中，信号或数据与卷积核在一维空间上进行操作。这通常用于信号处理，例如平滑数据、检测边缘或提取特征。一维卷积的计算相对简单，主要用于处理一维数据序列，如音频信号或时间序列数据。 二维卷积：二维卷积通常在图像处理中使用。

连续形式： 离散形式： 并且也解释了，先对g函数进行翻转，相当于在数轴上把g函数从右边褶到左边去，也就是卷积的“卷”的由来。 然后再把g函数平移到n，在这个位置对两个函数的对应点相乘，然后相加，这个过程是卷积的“积”的过程。

卷积后的图像大小，不止与卷积核大小有关，还有步长，填充方式。卷积填充方式有三种same，vaild，full。same：卷积前后图像大小一样。计算公式是W2=（W1-F+2*P）/S+1 ，W1是卷积前的图像大小，W2为卷积后，F为卷积核大小，P为填充，S为步长。

常见脉冲信号卷积分析分为三种情况。矩形脉冲信号与矩形脉冲信号卷积，可得到梯形或三角脉冲信号。三角脉冲与矩形脉冲的卷积，则是通过多个矩形脉冲连续卷积得到。三角脉冲自身卷积，得到的是等宽矩形脉冲，通过不断卷积，可以形成特定形状的信号。狄利克雷积分探讨了通过傅里叶变换实现信号积分的方法。

CNN基础知识——卷积(Convolution)、填充(Padding)、步长(Stride)_百度...

CNN基础知识中的卷积、填充和步长解释如下： 卷积： 定义：卷积运算是CNN的关键操作。它涉及将卷积核滑动到图像的每个局部区域，进行乘法运算并求和，从而生成新的像素值。 作用：通过卷积运算，可以提取图像中的特征，如边缘、纹理等。

卷积运算（Convolution）是CNN的关键。以灰度图像为例，卷积核滑动在图像上，与图像的局部区域进行乘法运算并求和，生成新的像素值。实际操作中，这是通过互相关运算完成的，即在图像与核之间进行矩阵乘法。填充（Padding）是处理边缘信息的关键步骤。在卷积过程中，图像边缘信息可能会丢失。

卷积神经网络（Convolutional Neural Networks， CNN）是一类深度学习的代表算法，专为处理图像数据而设计。在理解CNN之前，我们先来观察一下它的层次结构。CNN通过一系列层级进行图像的处理，从输入层开始，逐步深入到卷积层、激活层、池化层、全连接层，最终得到分类结果。让我们一步一步深入探讨每个部分。

卷积核：卷积核是一个滤波器，它决定了卷积操作的目的和效果。不同的卷积核可以提取不同的特征，例如边缘检测、纹理分析等。步长（stride）：步长是卷积核在输入信号上移动的距离。步长越大，卷积结果的尺寸越小，但可能会丢失一些细节信息；步长越小，卷积结果的尺寸越大，但计算量也会增加。

34-卷积神经网络(Conv)

1、分析：前面的卷积和池化相当于做特征工程，后面的全连接相当于做特征加权。最后的全连接层在整个卷积神经网络中起到“分类器”的作用。

2、核心的卷积计算层（conv）是CNN的灵魂所在。它通过与图像的局部数据进行内积操作，提取图像的特征。滤波器（filter）是这一层的关键组件，它们对图像进行扫描，生成不同的输出，例如颜色深度或轮廓。每个神经元关注特定的特征，通过参数共享机制减少了权重数量。

3、-卷积神经网络（Conv）结构特点：神经网络（neuralnetworks）的基本组成包括输入层、隐藏层、输出层。而卷积神经网络的特点在于隐藏层分为卷积层和池化层（poolinglayer，又叫下采样层）。卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork，CNN或ConvNet）是一种具有局部连接、权重共享等特性的深层前馈神经网络。

4、卷积神经网络（Convolutional Neural Networks， CNN）是一类包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络（Feedforward Neural Networks），是深度学习（deep learning）的代表算法之一。