一、基础知识增加输出单元的感受野，一般可以通过三种方式实现：增加卷积核的大小增加层数（比如两层3 × 3 的卷积可以近似一层5 × 5 卷积的效果）在卷积之前进行池化操作其中第1，2种方法会引入额外参数，第三种方法会丢失信息。 膨胀卷积是一种不增加参数数量，同时增加输出单元感受野的一种方法。空洞卷积通过给卷积核插入“空洞”来变相地增加其大小（跳过部分）．如果在卷积核的每两个元素之间插入? − 1
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2023-11-20 09:01:26
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LeNet 神经网络是 Yann LeCun 等人在 1998 年提出的，该神经网络充分考虑图像的相关性。Lenet 神经网络结构为： ①输入为 的图片大小，为单通道的输入； ②进行卷积，卷积核大小为 ，个数为 6，步长为 1，非全零填充模式； ③将卷积结果通过非线性激活函数； ④进行池化，池化大小为 ，步长为 1，全零填充模式； ⑤进行卷积，卷积核大小为 ，个数为 16，步长为 1，非全零填充
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2023-12-25 19:06:08
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const int kernel_extent = dilation_data[i] * (kernel_shape_data[i] - 1) + 1; 上面的代码描述了卷积核的膨胀操作，我们不妨来做个假设，卷积核为3*3的，膨胀系数为2，那么，卷积核膨胀之后，卷积核的单边尺寸就变成了2*(3-1)+1，即卷积核的尺寸变成了5*5，笔者在最初看到这一行代码的时候相
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2023-12-02 22:46:30
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Hive 膨胀率是指在使用 Hive 数据仓库的过程中，数据的体积突然增加的现象。这种情况如果不加以控制，可能会导致查询性能下降、存储成本上升，甚至系统的稳定性受到影响。因此，妥善解决 Hive 膨胀率问题对业务的持续运转至关重要。
### 问题背景
在一个大型的金融数据处理系统中，我们使用 Hive 作为数据仓库，管理着数 TB 的历史交易数据。随着数据量的不断增加，原本每月新增的数据量仅为
近期，生产环境出现不同库下的同一表名（小表-几十条数据）的占用size已达近G,频繁修改，删除记录，但是空间一直未释放，是何原因？原因就在于vacuum，而vacuum怎么存储，清理数据的可参考官方文档进行查看。PG vacuum官方文档 https://www.postgresql.org/docs/current/routine-vacuuming.html操作数据时，PostgreSQL会为
目录卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）卷积卷积核（滤波器，convolution kernel）神经网络公式 卷积运算方式及各部分介绍补0（zero padding）池化（Pooling）激活函数RelU (Rectified Linear Units)全连接层(Fully connected layers)卷积层的计算细节 标准卷
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2023-08-10 17:29:59
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膨胀系数学习笔记膨胀系数（inflation factor）是多元线性回归中解决自变量共线性问题的工具之一，可以用来判断自变量之间是否存在共线性。本文将介绍膨胀系数的概念、计算方法以及如何应用膨胀系数来解决共线性问题。什么是膨胀系数？膨胀系数是用于判断多元线性回归模型中自变量共线性程度的指标。通常情况下，我们用方差膨胀因子（VIF）来表示膨胀系数。VIF是一种广义的方差膨胀因子，表示一个自变量的方
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2023-11-07 04:11:53
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前言：本文的个别内容、图片出自各个博客，但是因时间较久目前找不到原作者链接，如有需要，烦请各位原作者联系我。目录一、什么是膨胀卷积？为什么要用膨胀卷积二、膨胀卷积的特点（优点）三、膨胀卷积特点的理解1、先看特点②：可以保证输出的特征映射（feature map）的大小保持不变2、膨胀卷积特点1:增大了卷积核的感受野 四、膨胀卷积的问题4.1 gridding effect4.2长距离的信
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2023-08-30 16:20:04
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一、卷积神经网络CNN卷积神经网络是通过卷积层(convolutions)和池化层(pooling)将特征从多个的通道(channel)生成Feature Map，再通过全连接网络（full connections）得到最终输出的一种神经网络结构。 卷积神经网络的结构通常如下：1. 卷积层（convolution） 一个卷积层是将深度为，每个深度上维度为的矩阵（过滤器/卷积核）按照卷积运算的方式，
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2024-03-04 09:31:11
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hbase数据膨胀率减小的描述
在大数据环境中，HBase作为一种高效的分布式 NoSQL 数据库，经常被广泛应用于实时大数据分析和存储。然而，随着数据量的不断增长，我们在使用 HBase 时出现了数据膨胀率的问题，这不仅对存储资源造成困扰，还严重影响了查询效率。理清这个问题，有助于我们更好地管理 HBase 数据。
## 问题背景
HBase 数据库的用户在使用过程中发现，数据膨胀率逐渐增
目录深度卷积神经网络经典网络残差网络为什么残差有效？\(1\times1卷积\)Inception网络简介Inception网络深度卷积神经网络经典网络LeNet-5模型是Yann LeCun教授于1998年提出来的，它是第一个成功应用于数字识别问题的卷积神经网络。在MNIST数据中，它的准确率达到大约99.2%。典型的LeNet-5结构包含CONV layer，POOL layer和FC lay
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2023-11-21 15:55:02
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上一篇随笔中，采用三层神经网络，ReLu作为激活函数，经过反向传播训练，可以得到对训练数据集100%的正确率。对于测试数据集上的正确率，由于实际特征并不仅限于像素点，所以没有足够高。以下为涂鸦的两个数字，虽然都代表2，但是像素点上没有相同之处，在多层神经网络中很容易被识别成不一样的数字。 人眼中有特化的分辨边缘的细胞，对于边缘信息不断整合抽象，和实体对应起来，是单独的多层神经网络无法反映
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2023-12-12 12:37:58
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一、卷积神经网络卷积神经网络包括：卷积层、激活函数、池化层、全连接层通常把神经网络的隐藏层分为 卷积层和池化层二、卷积层块一般包括：卷积层+激活函数+汇聚层（池化层，又叫下采样层）三、概念及作用1）卷积层（Convolutional layer）通过卷积操作（线性操作，即在原始图像上平移）对输入图像进行降维和特征提取如图所示，卷积层实际上，就是按照模板（卷积核）的样子扫描原始图像，图像的
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2023-08-26 12:55:16
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看b站up主霹雳吧啦Wz视频，所做笔记视频链接 ：1.1 卷积神经网络基础
卷积神经网络历史
CNN发展 1986年：Rumelhart和Hinton等人提出了反向传播（Back Propagation, BP）1998年 ：LeCun等利用BP算法训练LeNet5网络，标志着CNN的真正面试（硬件跟不上）2006年：Hinton在他们的Science Paper中首次提出了Deep Lea
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2024-01-29 01:28:45
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卷积神经网络是目前计算机视觉中使用最普遍的模型结构，包括：卷积（Convolution）池化（pooling）ReLU激活函数批归一化（Batch Normalization）丢弃法（Dropout） 说明：在卷积神经网络中，计算范围是在像素点的空间邻域内进行的，卷积核参数的数目也远小于全连接层。卷积核本身与输入图片大小无关，它代表了对空间邻域内某种特征模式的提取。比如，有些卷积核提取物
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2023-08-13 19:44:53
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深度学习（三）~卷积神经网络卷积神经网络1. 卷积神经网络简介2. 卷积方式3. 卷积神经网络的层级结构4. 参数学习5. 几种典型的卷积神经网络：(1) LeNet-5①网络结构(2) AlexNet①网络结构②突破点(3) Inception网络：①突破点(4) 残差网络(ResNet)： 卷积神经网络1. 卷积神经网络简介卷积神经网络是一种深层前馈神经网络，比全连接前馈网络参数更少特点：1
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2023-08-20 20:25:35
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DNN可以使用的损失函数和激活函数不少。这些损失函数和激活函数如何选择呢？下面我们就对DNN损失函数和激活函数的选择做一个总结。1. 梯度消失与梯度爆炸我们设第一层卷积的参数为 第二层卷积的参数是，依次类推。又设激活函数为 ，每一层卷积在经过激活函数前的值为 ，经过激活函数后的值为 。按照上面的表示，在CNN中，输入 ，第一层的输出就是 ，第二层的输出就是 ，第三层的输出就是。设最终损失为 ，
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2024-01-15 09:33:53
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近期谷歌发布了新的深度学习架构Efficient Net，按照谷哥论文中的比较方法，这种架构对于传统的卷积神经网络(ConvNets)，在各方面都堪称碾压。 EfficientNet-B7能够达到84.4%的精度，但它比GPipe小8.4倍，快6.1倍，Effective Net-B1比ResNe
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2024-04-10 12:45:59
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卷积神经网络 CNN 文章目录卷积神经网络 CNN一、概述二、卷积的概念三、CNN原理3.1 卷积层3.2 池化层3.3 完全连接层3.4 权值矩阵BP算法3.5 层的尺寸设置四、CNN简单使用五、总结 一、概述 卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）是一种前馈神经网络，它的人工神经元可以响应一部分覆盖范围内的周围单元，对于大型图像处理有出色表现。
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2023-07-10 16:09:28
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卷积神经网络通俗理解。卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetworks,CNN）是一类包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络（FeedforwardNeuralNetworks），是深度学习（deeplearning）的代表算法之一。卷积神经网络具有表征学习（representationlearning）能力，能够按其阶层结构对输入信息进行平移不变分类（shift-invar
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2023-11-26 19:59:34
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