如何理解空洞卷積？在CNN網(wǎng)絡(luò)中，當(dāng)對圖像進(jìn)行下采樣時，我們經(jīng)常使用池操作，包括平均池和最大池。其功能是模仿人類視覺系統(tǒng)進(jìn)行降維，同時擴(kuò)展感知領(lǐng)域。從卷積層提取的特征被降采樣以獲得更高級的特征。此外，

如何理解空洞卷積？

在CNN網(wǎng)絡(luò)中，當(dāng)對圖像進(jìn)行下采樣時，我們經(jīng)常使用池操作，包括平均池和最大池。

其功能是模仿人類視覺系統(tǒng)進(jìn)行降維，同時擴(kuò)展感知領(lǐng)域。從卷積層提取的特征被降采樣以獲得更高級的特征。此外，池化層還可以保證特征的位置和旋轉(zhuǎn)不變形。最后，池的引入可以減少網(wǎng)絡(luò)參數(shù)，防止過度擬合。

但是，一些原始信息將在采樣過程中丟失，一些原始信息將丟失。

提出了腔卷積來解決池層的缺點。首先，它是一種卷積的圖像語義分割方法。與一般卷積不同的是，空穴卷積的卷積核更“蓬松”，即在卷積核上加入空穴以擴(kuò)大感受野。引入了一個新的參數(shù)&除法速率，即卷積核的區(qū)間數(shù)。正規(guī)卷積核的空隙率等于1。

如下圖所示，為3*3孔卷積，孔隙比為2。結(jié)果表明，空卷積不僅擴(kuò)大了接收場，降低了維數(shù)，而且不增加計算量。

但是，由于引入了超級參數(shù)，我們需要權(quán)衡每個卷積的參數(shù)。如果空隙率過大，很可能無法捕捉到圖像中微小物體的信息，因此再次使用時需要設(shè)置合適的空隙率。另外，如果疊加多個孔隙比為2的3*3卷積核，會出現(xiàn)網(wǎng)格效應(yīng)，損失大量信息。因此，在設(shè)計孔卷積時，需要考慮不同層的不同孔率，使卷積得到盡可能多的信息。

如何通過改進(jìn)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)來壓縮卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)？

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）作為一種前向神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，由于其神經(jīng)元能夠?qū)Ω采w區(qū)域內(nèi)的周圍細(xì)胞做出響應(yīng)，因此主要用于處理大規(guī)模圖像。該結(jié)構(gòu)包括卷積層和池化層。在組合過程中，單元數(shù)逐層減少，但隨著操作單元數(shù)的增加，操作參數(shù)數(shù)也隨之增加。畢竟，操作參數(shù)的個數(shù)決定了它的感知能力，所以壓縮起來比較困難。為了保證計算的正確性，對運行參數(shù)的壓縮只能壓縮部分參數(shù)，但也有一定的局限性。個人理解，不要噴錯。