前言我们都知道，神经网络的学习目的是找到使损失函数的值尽可能小的参数，这是一个寻找最优参数的问题，解决这个问题的过程可以称为最优化，但由于参数空间非常复杂，无法轻易找到最优解，而且在深度学习中，参数的数量非常大，导致最优化问题更加复杂。在这之前，我们是将参数的梯度（导数）作为线索，使参数沿着梯度方向更新，并重复执行多次，从而逐渐靠近最优参数，这个过程称为随机梯度下降法（SGD）
反向传播中提到了偏
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2023-09-15 14:45:02
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本文通过假设，理论说明，实践输出，来演示dense神经网络的作用。例子采用keras编程。假设特征向量如：[a,b,c] 特征维度为3, a,b,c为特征值，特征值可取离散的整数。例如输入特征向量为 [1,2,4]， 输出特征为 0 或者 1.我们的目标是，查找哪些逻辑关系可以学习到。如：我们将 a+b=3 的特征向量的输出设置为1，如果神经网络Q可以通过训练，预测输入向量为[2，1，4] 的
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2023-09-06 13:15:16
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一、 AE(AutoEncoder)参考AutoEncoder1.1 自编码器简单模型介绍自编码器可以理解为一个试图去 还原其原始输入的系统。自动编码模型主要由编码器和解码器组成，其主要目的是将输入x转换成中间变量y，然后再将中间变量y转换成x’，然后对比输入和输出，使得他们两个无限接近。1.2 神经网络自编码器模型在深度学习中，自动编码器是一种 无监督 的 神经网络 模型，它可以学习到输入数据的
上一篇博客梳理了神经网络的一些重要概念和逻辑，本文将围绕神经网络中的过拟合和正则化展开。1.过拟合较多的隐藏层可以提取输入不同层次的特征，但是不是越多越好，会出现过拟合的问题（训练集的损失函数值很小，但是测试集的损失函数值很大）。 以下是欠拟合、过拟合和理想状态的示意图：因此要找到过拟合和欠拟合中间泛化误差最小的那个阈值2.正则化的要义：正则化参数的同时，最小化训练误差。常见的通用模型公式如下：第
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2023-08-14 11:19:24
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DenseNet 是一种具有密集连接的卷积神经网络。在该网络中，任何两层之间都有直接的连接，也就是说，网络每一层的输入都是前面所有层输出的并集，而该层所学习的特征图也会被直接传给其后面所有层作为输入。下图是 DenseNet 的一个示意图。 如果记第 l 层的变换函数为 H_l（通常对应于一组或两组 Batch-Normalization，ReLU 和 Convolution 的操作），输出为 x
1.LeNet卷积神经网络起源LeNet是一种经典的卷积神经网络，由Yann LeCun等人在1998年提出。它是深度学习中第一个成功应用于手写数字识别的卷积神经网络，并且被认为是现代卷积神经网络的基础。LeNet模型包含了多个卷积层和池化层，以及最后的全连接层用于分类。其中，每个卷积层都包含了一个卷积操作和一个非线性激活函数，用于提取输入图像的特征。池化层则用于缩小特征图的尺寸，减少模型参数和计
卷积神经网络（一）-LeNet卷积神经网络（二）-AlexNet 卷积神经网络（三）-ZF-Net和VGG-Nets卷积神经网络（四）-GoogLeNet卷积神经网络（五）-ResNet卷积神经网络（六）-DenseNet自Resnet提出以后，ResNet的变种网络层出不穷，都各有其特点，网络性能也有一定的提升。本文介绍的最后一个网络是CVPR 2017最佳论文DenseNet，论文中
随着神经网络的发展，现在有大量的神经网络层类型。 在本文中，我将介绍几个神经网络层，解释它们的作用和工作方式，并在Python流行的机器学习库Keras中展示它们的应用。Core LayersDenseDense层是标准的神经网络层，可输出- -其中“activation”是通过“激活参数”传递的激活函数，“kernel”是由图层创建的权重矩阵，而“bias”是由图层创建的偏差矢量。
DenseNetResNet通过前层与后层的“短路连接”(Shortcuts)，加强了前后层之间的信息流通，在一定程度上缓解了梯度消失的现象，从而可以将神经网络搭建得很深。DenseNet最大化了这种前后层信息交流，通过建立前面所有层与后面层的密集连接，实现了特征在通道维度上的复用，使其可以再参数计算量最少的情况下实现比ResNet更优的性能 DenseNet的网络架构如下图所示，网络由多个Den
1、研究背景（1）最近的工作表明，如果卷积网络在靠近输入的层和靠近输出的层之间包含较短的连接，则可以进行更深入，更准确和有效的训练。在本文中，我们接受了这一观察，并介绍了密集卷积网络（DenseNet），该网络以前馈方式将每一层连接到其他每一层。具有L层的传统卷积网络具有L(L+1)/2个连接（每层与其后续层之间有一个连接），而我们的网络具有L个直接连接。对于每一层，所有先前层的特征图都用作输入，
和全连接神经网络一样，卷积神经网络中的每一个节点都是一个神经元。在全连接神经网络中，每相邻两层之间的节点都有边相连，于是一般会将每一层全连接层中的节点组织成一列，这样方便显示连接结构。 而对于卷积神经网络，相邻两层之间只有部分节点相连，为了展示每一层神经元的维度，一般会将每一层卷积层的节点 组织成一个三维矩阵。除了结构相似，卷积神经网络的输入输出以及训练流程与全连接神经网络也基本一致。 以图像分
目录不确定度估计方法A.Single Deterministic MethodsB.Bayesian Neural NetworksC. Ensemble MethodsD. Test Time AugmentationE. Neural Network Uncertainty Quantification Approaches for Real Life Applications 不确定度估计
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2023-07-10 23:09:33
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Inception层中，有多个卷积层结构（Conv）和Pooling结构（MaxPooling），它们利用padding原理，经过这些结构的最终结果shape不变。一、Inception的基础概念Inception模块在GoogLeNet中首次提出并采用，其基本结构如下图所示，带有1X1卷积核的Inception层，就构成了Inception网络的基本单元，整个inception结构就是由多个这样
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2023-06-21 20:26:29
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目录概述细节网络结构dense blockstransition layers总结 概述在ResNet之后，骨干网络的结构有两种趋势，一种是更深，另一种是更宽。 而DenseNet则不是，它在ResNet的short-path的基础上提出了一种稠密卷积的思想，进一步缓解了梯度消失的问题，加强了特征提取、特征重用的效果，并且显著减少了参数量，同时最终模型的尺寸也比较小。 在每一个稠密卷积块中，它的
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2023-07-25 22:09:50
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最近看神经网络的发展历程看到了这个,写在这里方便以后查看.DenseNet主要结构包括Dense Block, Transition Layer 和最后的fully connected layers.Dense Block 是一种具有紧密连接性质的卷积神经网络,该神经网络中的任何两层都有直接连接，即网络中每一层的输入都是前面所有层输出的并集，而这一层学习到的特征也会被直接传递到后面的所有层作为输入
在ResNet之后，骨干网络的结构有两种趋势，一种是更深，另一种是更宽，而作者则是从feature入手，通过对feature的极致利用达到更好的效果和更少的参数而DenseNet则不是，它在ResNet的short-path的基础上提出了一种稠密卷积的思想，进一步缓解了梯度消失的问题，加强了特征提取、特征重用的效果，并且显著减少了参数量，同时最终模型的尺寸也比较小在每一个稠密卷积块中，它的输入是前
1、全连接层网络的参数太多 通过运用局部相关性和权值共享的思想，我们成功把网络的一层参数量从‖?‖ ∗ ‖?‖减少到 ? ∗ ?(准确地说，是在单输入通道，单卷积核的条件下)。这种局部连接、共享权值的网络就是卷积神经网络。2、局部相关性 在全连接层中，每一个输出节点都会与所有的输入节点相连接，用于提取所有输入节点的 特
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2023-08-25 23:10:37
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常见卷积神经网络总结DenseNet 最近时间没那么紧张了，准备把之前没看的论文总结一下， DenseNetDenseNet是CVPR2017的最佳论文，可见这篇论文还是很厉害的，DenseNet主要是借鉴了Resnet的思想，采取了一种全新的网络连接方式，最近的卷积神经网络主要是从深度和宽度上进行思考的，加深宽度或者加深深度，但这篇文章另辟蹊径，采取了一种新的结构，取得了很好地效果。 首先来
完整代码及其数据，请移步小编的GitHub地址 传送门：请点击我 如果点击有误：https://github.com/LeBron-Jian/DeepLearningNote 这里结合网络的资料和DenseNet论文，捋一遍DenseNet，基本代码和图片都是来自网络，这里表示感谢，参考链接均在后文。下面开始。 DenseNet 论文写的很好，有想法的可以去看一下，我这里提供翻译地址：深度
七、激活函数的使用 通过之前的学习我们都了解到了激活函数的作用，现在我们将会讲解一下激活函数在不同的神经网络中的应用： 1、首先是sigmoid 函数： a=11+e−z 它的图像可以表示为： 但是这个激活函数多使用在二分分类输出的神经网络，因为需要寻找1和0值，所以在一般的神经网络中我们很少使用这个激活函数。对应的导数为： g′(z)=a(1−a) 这为后面的计算节省了很多时间。 2
