图像的卷积和池化操作,卷积操作 _操作

不同于一般的卷积，空洞卷积的卷积核更加“蓬松”，也就是在卷积核中加入空洞，以此来扩大感受野。路径A具有三个卷积，其卷积核大小分别为1×1、3×3和1×1 。这里所谓的卷积并不是数学意义上的，神经网络的卷积运算实际上可以看做一种比较特殊的矩阵计算，即将图中的局部像素矩阵和卷积核进行运算(符号是和直积一样，但不是直积，公式网上很多)，所以可以将其视为空间泛函，每次运算所得到是对应位置的实数(这里是一次，不是一趟)，使用一个卷积核′卷＇一趟所得到的输出一般是一个规模小一些的矩阵，不同卷积核(内容不同)自然可以得到不同的输出，故形成图像不同的特征(所以这里也可以把这里的卷积理解为一种空间间映照算子);在网络反馈时，需注意对于卷积的逆运算，即需旋转卷积核180度(当然不用真的旋转，可以inplace，即从后向前运算，就能达到相同效果) 。
如何理解空洞卷积？

CNN网络中在对图像进行下采样时，常常使用pooling操作，包括average pooling和max pooling 。其作用在仿照人的视觉系统进行降维，同时扩大了感受野（perceptual field）。对卷积层提取的特征进行降采样，从而能够获取到更高级的特征。此外pooling层也可以保证特征位置和旋转不变形。
最后引入pooling还能起到降少网络参数，防止过拟合的问题。但是采用pooling也有其缺点，在降采样的同时也会丢失一部分特征信息，损失了原始图像中的信息。空洞卷积（diluted convolution）就是为解决pooling层的缺点而提出的。它首先是针对图像语义分割而产生的一种卷积方法。不同于一般的卷积，空洞卷积的卷积核更加“蓬松”，也就是在卷积核中加入空洞，以此来扩大感受野。
引入了一个新的参数空洞率（dilation rate）,即卷积核的间隔数目，正常卷积核的空洞率等于1 。如下图就是一个空洞率为2的3*3空洞卷积。我们可以发现，空洞卷积不仅扩大了感受野降低了维度，同时没有增加计算量。但是由于引入了一个超参数，就需要权衡每次卷积时的参数，如果空洞率过大，那么就很有可能捕捉不到图像中小物体的信息，因此再使用时需要设置好合适的空洞率。
如何理解Graph上的卷积操作？

这里所谓的卷积并不是数学意义上的，神经网络的卷积运算实际上可以看做一种比较特殊的矩阵计算，即将图中的局部像素矩阵和卷积核进行运算(符号是和直积一样，但不是直积，公式网上很多)，所以可以将其视为空间泛函，每次运算所得到是对应位置的实数(这里是一次，不是一趟)，使用一个卷积核′卷＇一趟所得到的输出一般是一个规模小一些的矩阵，不同卷积核(内容不同)自然可以得到不同的输出，故形成图像不同的特征(所以这里也可以把这里的卷积理解为一种空间间映照算子);在网络反馈时，需注意对于卷积的逆运算，即需旋转卷积核180度(当然不用真的旋转，可以inplace，即从后向前运算，就能达到相同效果) 。
【图像的卷积和池化操作,卷积操作】卷积神经网络有哪些重要的技巧细节？

除了带你动手学深度学习，李沐大神还带你深挖卷积神经网络的各种实践「技艺」。近日AWS的研究者研究了一系列训练过程和模型架构的改进方法，他们在多个神经网络架构和数据集上评估它们，并研究它们对最终模型准确率的影响。自 2012 年 AlexNet 大展神威以来，研究者已经提出了各种卷积架构，包括 VGG、NiN、Inception、ResNet、DenseNet 和 NASNet 等，我们会发现模型的准确率正稳定提升。