Vision Transformer必读系列之图像分类综述:MLP、ConvMixer 和...
2022年3月15日 - 网易
Transformer的成功来源其整体架构,同时可以将Transformer的Attention模块和ResMLP的SpatialMLP层统称为TokenMixer,进而提出了MetaFormer通用结构,Meta的含义代表TokenMixer是一种统称,只要能够实现TokenMixer功能的模型都属于MetaFormer范畴,例如你也可以将TokenMixer换成3x3DW...
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一文读懂深度学习中的各种卷积
2021年4月20日 - 网易
卷积的矩阵乘法:将Large输入图像(4×4)转换为Small输出图像(2×2)现在,如果我们在等式的两边都乘上矩阵的转置CT,并借助「一个矩阵与其转置矩阵的乘法得到一个单位矩阵」这一性质,那么我们就能得到公式CTxSmall=Large,如下图所示。卷积的矩阵乘法:将Small输入图像(2×2)转换为Large输出图像...
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可分离卷积基本介绍
2019年5月24日 - 凤凰科技
我们最终得到一个8x8像素的图像,因为没有填充(12-5+1=8)。然而,由于图像有3个通道,我们的卷积核也需要有3个通道。这就意味着,每次卷积核移动时,我们实际上执行5x5x3=75次乘法,而不是进行5x5=25次乘法。和二维中的情况一样,我们每25个像素进行一次标量矩阵乘法,输出1个数字。经过5x5x3的卷...
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万字长文带你看尽深度学习中的各种卷积网络(下篇)
2019年2月20日 - 凤凰科技
现在得到的是一个3x5的矩阵,这个矩阵经过1x3卷积核的卷积操作——从横向上的3个位置以及纵向上的5个位置来扫描该矩阵。对于这9个位置中的每一个,都进行了3次元素级别的乘法运算,这个步骤总共要求9x3=27次乘法运算。因此,总体上,该空间可分离卷积共进行了45+27=72次...
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