cnn中的步长的目的和重要性是啥

Posted 2023-05-08

CNN中的步长的目的是减少计算量，并且可以控制模型的复杂度，从而提高模型的准确率。步长的重要性在于它可以控制特征图的大小，从而控制网络的深度，并且可以控制特征图的粒度，从而控制特征的抽取精度。CNN中的步长的目的是减少计算量，并且可以控制模型的复杂度，从而提高模型的准确率。步长的重要性在于它可以控制特征图的大小，从而控制网络的深度，并且可以控制特征图的粒度，从而控制特征的抽取精度。 参考技术A 您好，CNN中的步长是指在卷积过程中，滑动窗口每次移动的步长大小。步长的重要性在于它可以控制卷积层的输出特征图的大小，从而影响模型的计算量，以及模型的准确率。步长可以控制卷积核在输入特征图上的滑动步长，从而控制输出特征图的大小。如果步长设置得太小，那么卷积核将会在输入特征图上滑动的次数太多，从而增加了计算量，同时也可能会减少模型的准确率；而如果步长设置得太大，那么卷积核将会在输入特征图上滑动的次数太少，从而可能会减少模型的准确率。因此，步长的设置是非常重要的，它可以控制计算量和模型准确率之间的平衡，从而使模型达到最佳性能。 参考技术B 根据我们的研究，CNN中的步长是用来减少网络对输入图片的扫描次数，可以大大加快计算速度。步长在CNN网络中起到了很重要的作用，可以帮助简化网络的复杂程度，提高网络的准确率和性能。 参考技术C cnn中的步长的目的和重要性是
1.
步长的作用主要是控制卷积核跳跃的距离,通过跳跃减少单次遍历的时间。
2.
步长取值的重要性:步长越长,跳跃的越多,相应的精准度越低,但是遍历的时间越短。 参考技术D 成为第5367位粉丝
cnn中卷积核步长影响：卷积层之后经过激励层，1*1的卷积在前一层的学习表示上添加了非线性激励（ non-linear activation ），提升网络的表达能力。
如果卷积核尺寸为 k x k，被卷积张量的尺寸为 n x n，padding为 k-1时，则可实现same convolution（n + padding - k + 1 = n） 。若 k 为偶数，那么padding就为奇数，就不能平均分配到卷积张量两边。此外，奇数尺寸的卷积核便于用中心定位。
卷积核的意义
卷积核其实在图像处理中并不是新事物，Sobel 算子等一系列滤波算子，一直都在被用于边缘检测等工作中，只是以前被称为 Filter。做图像处理的同学应该有印象。
卷积核具有的一个属性就是局部性。即它只关注局部特征，局部的程度取决于卷积核的大小。比如用 Sobel 算子进行边缘检测，本质就是比较图像邻近像素的相似性

如何更改 CNN 的时间步长？

【中文标题】如何更改 CNN 的时间步长？

【英文标题】：How do I change the timesteps of a CNN?

【发布时间】：2021-11-20 11:46:12

【问题描述】：

如果我有训练集和测试集（样本、时间步长、特征）：

Train: (300, 7, 7)
Test: (46, 7, 7)

这意味着我有 7 个时间步长。但是，我需要 30。我需要采取哪些步骤来进行此更改？

我知道我的数据集的大小需要是 30 的倍数才能进行此更改，但它已经是 2100 来为此做准备（7 和 30 的倍数）。

【参考方案1】：

使用 numpy 包：

示例：

>> x = np.zeros([300,7,7])
>> x.shape                                                                                          
  (300, 7, 7)
>> newShape = x.reshape(-1,30,30)

在您的情况下，返回错误，因为 size (300, 7, 7) 是 14700 个元素。事实上：

   >>  x.reshape(-1).shape                                                                             
   >> (14700,)