


Bandingkan persamaan, perbezaan dan hubungan antara lilitan diluaskan dan lilitan atrus
Konvolusi diluaskan dan lilitan diluaskan adalah operasi yang biasa digunakan dalam rangkaian neural konvolusi Artikel ini akan memperkenalkan perbezaan dan hubungannya secara terperinci.
1. Konvolusi diluaskan
Konvolusi diluaskan, juga dikenali sebagai lilitan diluaskan atau lilitan diluaskan, ialah operasi dalam rangkaian saraf konvolusi. Ia adalah lanjutan berdasarkan operasi lilitan tradisional dan meningkatkan medan penerimaan kernel lilitan dengan memasukkan lubang dalam kernel lilitan. Dengan cara ini, rangkaian boleh menangkap lebih banyak ciri yang lebih luas. Konvolusi dilatasi digunakan secara meluas dalam bidang pemprosesan imej dan boleh meningkatkan prestasi rangkaian tanpa menambah bilangan parameter dan jumlah pengiraan. Dengan meluaskan medan penerimaan kernel lilitan, lilitan diluaskan boleh memproses maklumat global dalam imej dengan lebih baik, sekali gus meningkatkan kesan pengekstrakan ciri.
Idea utama konvolusi diluaskan adalah untuk memperkenalkan beberapa selang di sekitar kernel lilitan Selang ini membolehkan kernel lilitan bergerak pada peta ciri input secara "melompat", dengan itu meningkatkan saiz ciri keluaran. map. , sambil mengekalkan saiz kernel lilitan tidak berubah. Secara khusus, dengan mengandaikan bahawa peta ciri input ialah X_{(i+mtimes r),(j+ntimes r)}K_{m,n}
di mana r ialah kadar pengembangan, menunjukkan saiz lubang dalam kernel lilitan, m dan n ialah indeks Baris dan lajur. Dengan menukar saiz kadar pengembangan r, peta ciri medan penerimaan yang berbeza boleh diperolehi.
2. Atrous convolution
Atrous convolution ialah operasi convolution yang biasa digunakan dalam rangkaian neural convolutional Ia sangat serupa dengan konsep convolutional dilated, tetapi ia berbeza sedikit dalam pelaksanaannya. Perbezaan antara lilitan diluaskan dan operasi lilitan tradisional ialah beberapa lubang dimasukkan dalam operasi lilitan ini boleh membuatkan kernel lilitan "melompat" bergerak pada peta ciri input, dengan itu mengurangkan saiz peta ciri keluaran saiz isirong lilitan tidak berubah.
Idea utama konvolusi diluaskan adalah untuk memasukkan beberapa lubang dalam kernel lilitan ini boleh membuat kernel lilitan "melompat" pada peta ciri input, dengan itu meningkatkan saiz peta ciri keluaran mengekalkan saiz kernel lilitan tidak berubah. Secara khusus, dengan mengandaikan bahawa peta ciri input ialah X_{(i+mtimes r),(j+ntimes r)}K_{m,n}
di mana r ialah kadar lubang, menunjukkan saiz lubang yang dimasukkan, m dan n ialah baris dan lajur dalam indeks kernel lilitan. Dengan menukar saiz kadar lubang r, peta ciri medan penerimaan yang berbeza boleh diperolehi.
3. Hubungan antara lilitan diluaskan dan lilitan diluaskan
Konsep lilitan diluaskan dan lilitan diluaskan adalah sangat serupa. Malah, lilitan diluaskan boleh dianggap sebagai bentuk khas lilitan diluaskan, kerana kadar lubang d dalam lilitan diluaskan sebenarnya adalah kadar lubang r-1 dalam lilitan diluaskan. Oleh itu, lilitan diluaskan boleh dianggap sebagai jenis lilitan diluaskan khas, yang mengembangkan medan penerimaan isirong lilitan dengan memasukkan lubang, dan juga boleh dilaksanakan menggunakan lilitan diluaskan.
Selain itu, kedua-dua lilitan diluaskan dan lilitan diluaskan boleh digunakan untuk pelbagai tugas dalam rangkaian saraf konvolusi, seperti pengelasan imej, pembahagian semantik, dsb. Mereka boleh meningkatkan prestasi rangkaian saraf konvolusi dalam tugas yang berbeza . Walau bagaimanapun, oleh kerana kadar lubang d dalam lilitan diluaskan adalah diskret, medan penerimaannya adalah kurang tepat sedikit berbanding lilitan diluaskan. Oleh itu, belitan diluaskan mungkin lebih biasa digunakan dalam tugasan yang memerlukan peningkatan medan penerimaan.
Ringkasnya, lilitan diluaskan dan lilitan diluaskan biasanya digunakan dalam rangkaian neural konvolusi Mereka boleh ditukar kepada satu sama lain dan juga boleh digunakan dalam tugasan yang berbeza Operasi lilitan khusus yang akan digunakan bergantung pada spesifik yang ditentukan mengikut keperluan tugas.
Atas ialah kandungan terperinci Bandingkan persamaan, perbezaan dan hubungan antara lilitan diluaskan dan lilitan atrus. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Memanfaatkan kuasa AI di peranti: Membina CLI Chatbot Peribadi Pada masa lalu, konsep pembantu AI peribadi kelihatan seperti fiksyen sains. Bayangkan Alex, seorang peminat teknologi, bermimpi seorang sahabat AI yang pintar, yang tidak bergantung

Pelancaran AI4MH mereka berlaku pada 15 April, 2025, dan Luminary Dr. Tom Insel, M.D., pakar psikiatri yang terkenal dan pakar neurosains, berkhidmat sebagai penceramah kick-off. Dr. Insel terkenal dengan kerja cemerlangnya dalam penyelidikan kesihatan mental dan techno

"Kami mahu memastikan bahawa WNBA kekal sebagai ruang di mana semua orang, pemain, peminat dan rakan kongsi korporat, berasa selamat, dihargai dan diberi kuasa," kata Engelbert, menangani apa yang telah menjadi salah satu cabaran sukan wanita yang paling merosakkan. Anno

Pengenalan Python cemerlang sebagai bahasa pengaturcaraan, terutamanya dalam sains data dan AI generatif. Manipulasi data yang cekap (penyimpanan, pengurusan, dan akses) adalah penting apabila berurusan dengan dataset yang besar. Kami pernah meliputi nombor dan st

Sebelum menyelam, kaveat penting: Prestasi AI adalah spesifik yang tidak ditentukan dan sangat digunakan. Dalam istilah yang lebih mudah, perbatuan anda mungkin berbeza -beza. Jangan ambil artikel ini (atau lain -lain) sebagai perkataan akhir -sebaliknya, uji model ini pada senario anda sendiri

Membina portfolio AI/ML yang menonjol: Panduan untuk Pemula dan Profesional Mewujudkan portfolio yang menarik adalah penting untuk mendapatkan peranan dalam kecerdasan buatan (AI) dan pembelajaran mesin (ML). Panduan ini memberi nasihat untuk membina portfolio

Hasilnya? Pembakaran, ketidakcekapan, dan jurang yang melebar antara pengesanan dan tindakan. Tak satu pun dari ini harus datang sebagai kejutan kepada sesiapa yang bekerja dalam keselamatan siber. Janji Agentic AI telah muncul sebagai titik perubahan yang berpotensi. Kelas baru ini

Impak segera berbanding perkongsian jangka panjang? Dua minggu yang lalu Openai melangkah ke hadapan dengan tawaran jangka pendek yang kuat, memberikan akses kepada pelajar A.S. dan Kanada.


Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SecLists
SecLists ialah rakan penguji keselamatan muktamad. Ia ialah koleksi pelbagai jenis senarai yang kerap digunakan semasa penilaian keselamatan, semuanya di satu tempat. SecLists membantu menjadikan ujian keselamatan lebih cekap dan produktif dengan menyediakan semua senarai yang mungkin diperlukan oleh penguji keselamatan dengan mudah. Jenis senarai termasuk nama pengguna, kata laluan, URL, muatan kabur, corak data sensitif, cangkerang web dan banyak lagi. Penguji hanya boleh menarik repositori ini ke mesin ujian baharu dan dia akan mempunyai akses kepada setiap jenis senarai yang dia perlukan.

PhpStorm versi Mac
Alat pembangunan bersepadu PHP profesional terkini (2018.2.1).

Muat turun versi mac editor Atom
Editor sumber terbuka yang paling popular

ZendStudio 13.5.1 Mac
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa