Недавно я прочитал « Полностью сверточные сети для семантической сегментации » Джонатана Лонга, Эвана Шелхамера, Тревора Даррелла. Я не понимаю, что делают "деконволюционные слои" / как они работают. Соответствующая часть 3.3. Апсэмплинг - обратная свертка Другим способом подключения грубых выходов...
У меня проблемы с пониманием разницы между эквивариантным переводом и инвариантным переводом . В книге Глубокое обучение . MIT Press, 2016 (И. Гудфеллоу, А. Курвилл и Ю. Бенжио), можно найти в сверточных сетях: [...] особая форма совместного использования параметров приводит к тому, что уровень...
У меня есть хорошее общее представление о роли и механизме сверточных слоев в Deep Learning для обработки изображений в случае реализации 2D или 3D - они «просто» пытаются поймать 2D-шаблоны в изображениях (в 3 каналах в случае 3D). Но недавно я столкнулся с одномерными сверточными слоями в...
Если мы посмотрим на 90-99% статей, опубликованных с использованием CNN (ConvNet). Подавляющее большинство из них использует размер фильтра нечетных чисел : {1, 3, 5, 7} для наиболее часто используемых. Эта ситуация может привести к некоторой проблеме: при таких размерах фильтров операция свертки...
Я пытаюсь понять эту статью и не уверен, что такое билинейное повышение частоты дискретизации. Кто-нибудь может объяснить это на высоком уровне?
Эти две операции свертки очень распространены в глубоком обучении прямо сейчас. Я читал о расширенном сверточном слое в этой статье: WAVENET: ОБЩАЯ МОДЕЛЬ ДЛЯ СЫРЬЕГО АУДИО и Деконволюция в этой статье: полностью сверточные сети для семантической сегментации Оба, кажется, улучшают изображение, но в...