对于一个深度学习神经网络来说，其通常包含很多卷积层，用于不断提取目标的特征，或对目标进行最终定位或者分类。1 数据存储精度与存储空间 在深度学习神经网络中，最常见的数据格式是float32，占4个字节（Byte
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2023-08-09 19:55:16
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神经网络计算公式参数说明名称含义K_h卷积核的高K_w卷积核的宽C_in输入通道数C_out输出通道数out_width输出图像的宽度out_height输出图像的高度in_width输入图像的宽度in_height输入图像的高度Ppadding，为填充大小Sstride，为步长一、卷积神经网络参数量：Params = K_h × K_w × C_in × C_out + C_out 其中，K_h
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2023-05-22 15:50:34
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神经网络参数简介在TensorFlow中，变量（tf.Variable）的作用就是保存和更新神经网络中的参数。和其他编程语言类似，在TensorFlow中的变量也需要初始值。因为在TensorFlow中参数赋予随机初始值最为常见，所以一边也使用随机数给TensorFlow中的便便初始化。下面一段代码给出了一种在TensorFlow中声名一个 2 * 3 的矩阵变量方法。 weights = tf
1、BP网络 的激活函数 必须是处处可微的。 2、S型激活函数所划分的区域是一个 非线性 的超平面组成的区域，它是比较柔和、光滑的任意界面 ，因而它的分类比线性划分精确、合理，这种网络的容 错性较好。另一个重要特点是由于激活函数是连续可微的，它可以严格利用梯度法进行推算。 3、一般情况下BP网络结构均是在隐含层采用S型激活函数，而输出层采用线性激活函数。 4、 动手编写网络
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2023-09-15 19:42:33
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神经网络激活函数选取
## 引言
神经网络是一种模仿人脑神经元系统的计算模型，它由一个输入层、若干个隐藏层和一个输出层组成。神经网络的核心就是神经元，而神经元的激活函数起到了非常重要的作用。激活函数定义了神经元的输出值，决定了神经网络的非线性特性。在神经网络的训练过程中，选择合适的激活函数对于提高网络的性能具有重要意义。本文将介绍常见的激活函数以及如何选择合适的激活函数。
## 常见的激活函
原创
2023-09-16 17:44:29
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文章目录前言一、什么是激活函数？二、神经网络如何学习？三、为什么要引入激活函数？四、常见的激活函数总结(非线性)1. Sigmoid2. Tanh3.修正线性单元（ReLU）4. Leaky ReLU5. Parametric ReLU6. Swish 前言提示：这里本人也是在学习过程中，欢迎指出其中的错误和不足。抱拳！！ 在学习神经网络，机器学习的过程中，经常使用或者听说激活函数这个名词，例如
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2023-07-27 22:01:06
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什么是卷积神经网络卷积神经网络在图片和语言识别上能给出优秀的结果，近些年被广泛传播和应用。卷积层也叫过滤器，就像上面放置的小灯。（卷积核，滤波器）我们需要分开来理解：卷积：我们不对像素进行处理，而是对一小块一小块进行处理，加强了图片信息的连续性，使得神经网络能看到一个图形而非一个点。神经网络：激活函数多次卷积得到分类这是一个最基本的搭建流程CNN进行手写数字识别老样子，识别手写数字图片import
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2023-09-20 21:25:01
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目录 卷积网络调参调整学习率选择不同的激活函数网络初始化批归一化数据增强卷积神经网络调参 α是对每一个神经元结构来说的.所以对于稀疏的问题来说就更明显了,很难学习到稀疏问题上的信息,然后将学习率α调小,但是又对于稀疏问题来说,还没有学习到足够的信息,使得下降梯度不够大,无法得到收敛 变种 手动设置 各自的优缺点 当x<0时,输出一直为0进入死循环. 单层原因:(在最后是损失函数计算中,这个参
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2023-08-09 20:10:37
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神经网络算法中，参数的设置或者调整，有什么方法可以采用若果对你有帮助，请点赞。神经网络的结构（例如2输入3隐节点1输出）建好后，一般就要求神经网络里的权值和阈值。现在一般求解权值和阈值，都是采用梯度下降之类的搜索算法（梯度下降法、牛顿法、列文伯格-马跨特法、狗腿法等等），这些算法会先初始化一个解，在这个解的基础上，确定一个搜索方向和一个移动步长（各种法算确定方向和步长的方法不同，也就使各种算法适用
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2023-10-13 00:02:07
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# 神经网络初始权重的选取方案
神经网络的初始权重对于模型的训练和收敛速度具有重要的影响。良好的初始权重选择方案可以加快训练过程，提高模型的准确性。本文将介绍一种常用的权重初始化方法——**Xavier初始化**，并针对手写数字识别问题进行示例演示。
## 1. Xavier初始化原理
Xavier初始化方法是由Xavier Glorot等人在2010年提出的，其原理是根据当前层的输入和输出
原创
2023-10-05 15:07:08
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任何数学技巧都不能弥补信息的缺失从大量的实践中总结一些经验方法，从网络优化和正则化两个方面来介绍这些。常用的优化方法：参数初始化，数据预处理方法，逐层归一化，超参数优化方法。常用的网络正则化：L1,L2正则化，权重衰减，提前停止，丢弃法，数据增强和标签平滑。 网络优化：包括了模型选择和参数优化，神经网络优化的改善方法，分为以下几个方面。 使用更有效的优化算法来提高梯度下降优化方
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2023-08-07 10:29:56
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导读表征学习的目标是从数据中提取足够但最少的信息。传统上，该目标可以通过先验知识以及基于数据和任务的领域专业知识来实现，这也被称为特征工程。特征工程是利用人类的现有知识的一种方式，旨在从数据中提取并获得用于机器学习任务的判别信息（比如从音频中通过傅立叶变换提取出mel频谱）。特征工程的缺点：需要领域专家的密集劳动，这是因为特征工程可能需要模型开发者和领域专家之间紧密而广泛的合作。不完整的和带有偏见
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2023-09-06 18:50:59
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神经网络主要由输入层，隐藏层以及输出层构成，合理的选择神经网络的层数以及隐藏层神经元的个数，会在很大程度上影响模型的性能（不论是进行分类还是回归任务）。1.确定隐藏层的层数对于一些很简单的数据集，一层甚至两层隐藏元都已经够了，隐藏层的层数不一定设置的越好，过多的隐藏层可能会导致数据过拟合。对于自然语言处理以及CV领域，则建议增加网络层数。隐藏层的层数与神经网络的结果如下表所示： 如何确定隐藏层的层
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2023-08-18 14:40:39
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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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DQN有很多超参数，主要有：经验回放集合尺寸，神经网络结构，GAMMA值，学习率，e_greedy值和正负回报值。如此多的超参数，很难调好，必须认真体会总结。==================经验回放大小=================== 首先是经验回放集合尺寸。agent把对环境的感知，放入经验回放中，作为神经网络的样本集合。我的体会是，如果经验回放集合尺寸太小了，必然要选择
2020年，Anjith George等人，期刊：TIFS，CCFA刊，Learning One Class Representations for Face Presentation Attack Detection Using Multi-Channel Convolutional Neural Networks目录摘要：1引言2相关工作3所提方法A. 单类对比损耗的计算OCCL B
普通卷积 1. 公式 计算公式：参数量=（filter size * 前一层特征图的通道数 ）* 当前层filter数量计算量 = 参数量* 输出图的尺度 详细如下：输入卷积：Win * Hin * Cin 卷积核：k * k 输出卷积：Wout * Hout * Cout参数量：（即卷积核的参数） k * k * Cin * Co
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2023-07-27 14:16:35
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全连接的参数计算如图: (5*4+5)+(3*5+3) 即第一层参数+第二层参数 参数类型只有2种：w和b w的数量就是输入层到输出层之间的箭头数目，而b的数目等于每个输出神经元的数目（即不包括输入层的神经元），输入层的神经元数目即输入数据的特征维度数目，比如数据矩阵为2*4的矩阵X,2行代表两个样本数据，4列代表每个样本有4个属性特征值，所以经过神经网络的计算是依次取每行的数据进行计算。
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2023-05-24 10:36:11
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梯度下降中，计算完各个参数的导数之后就需要更新参数值了，最常用的更新参数方法就是： 【SGD】： 1. x += - learning_rate * dx 但是这种方法收敛速度非常慢，其实除了这个更新参数的方法，还有很多的方法可以进行参数更新。 【Momentum update】： 这个方法对于深度学习的网络参数更新往往有不错的效果。本质意
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2023-08-04 21:16:05
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AI：神经网络在深度学习过程中每层训练的网络参数容量数量计算推导，Python在深度学习的卷积神经网络中，训练的参数的计算公式为：公式1： 计算每一层神经网络在深度学习过程中的训练参数个数的常规公式2为：total_params_count = (filter_height * filter_width * input_channels + 1) * number_of_filters&
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2023-10-03 19:31:25
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