VHa*_*sop 7 python neural-network theano conv-neural-network theano.scan
我正在尝试制作一个"自定义"卷积层Theano,而不是使用图像卷积的线性滤波器,我正在应用支气管或气流(基本上是膨胀和腐蚀).我怎样才能以有效的方式写出这样的卷积？
给定张量X旨在包含一组向量作为输入,其与滤波器的扩张W可以写为
dil, _ = theano.scan(fn = lambda x: T.max(W + x), sequences=[X])
问题是我不知道如何将这种操作适当地应用于图像的子区域,同时考虑到任意大小的滤波器的填充,张量切片等.我还在文档中读到,使用scan实现卷积效率非常低.有关如何做到这一点的任何想法？
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