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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一、 LeNet-5 最早的用于实际使用的卷积神经网络，被用在了邮政编码的手写数字识别上，这个神经网络奠定了后续发展的卷积神经网络的结构，也就是卷积层-池化层-全连接层这样一个结构。 P5:卷积神经网络中出现的演示模型就是这个网络结构的可视化。 在当初那个算力和数据量都不太大的时代，这个模型采取了一些现在看来没必要的操作。比如为了节省计算量，不是每个通道都参与下一个卷积计算，而是每个通道跳出一部分
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2023-09-26 16:21:08
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Inception V1-V4总结：Inception V1:Inception v1的网络，将1x1，3x3，5x5的conv和3x3的pooling，堆叠在一起，一方面增加了网络的width，另一方面增加了网络对尺度的适应性； Inception V2:一方面了加入了BN层，减少了Internal Covariate Shift（内部neuron的数据分布发生变化），使每一层的输出都
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2023-07-04 15:43:05
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1 简介Inception网络是为解决图像内容差异不能有效提取图像信息问题而提出的，核心是将某一层网络卷积核拆分成不同尺寸的卷积核，如3×3的卷积核拆分成1×1,3×3的卷积核，增加输出网络层的尺寸，如30×30，步长为1，使用3×3的卷积核，不填充，输出的图像尺寸28×28，若使用1×1和3×3的卷积核，提取图像信息，输出深度图层尺寸为30×30和28×28，获取的图像信息较单一卷积核丰富，同时
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2023-09-13 11:27:14
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一、卷积图片拉长成长向量会导致图片的位置信息丢失，比如说原来在左上角的位置，拉长之后就找不到位置了，为了解决这个问题，引入了卷积神经网络。卷积神经网络主要是三种层：卷积、池化（下采样）、全连接。通过这三个层的组合去实现更加复杂的功能，卷积可以看作特征提取，池化则是对卷积的后处理，一般来说这两个层成对出现，通过多个卷积池化的组合，提取出特征，最后接上全连接层，将特征进行融合和处理。卷积操作就像小时候
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2023-11-02 09:43:32
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一、神经网络与卷积神经网络 0.DNN(MLP多层感知器)能用到计算机视觉上吗？为什么需要CNN DNN可以用在计算机视觉上， 1.卷积神经网络和人工神经网络的差异在哪里？ 为什么需要卷积神经网络。下面是一个32x32x3的图片，隐层一般为1024或者4096的维度。输入维度是4k左右，隐层在1024维度。这会导致过拟合和太大的计算量 2.层级结构 (1)保持了层级
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2023-08-24 09:42:40
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背景构建CNN时，你要决定卷积核的大小，是1x3合适，还是3x3合适，还是5x5合适？要不要添加pooling层？做这些决定（很可能是通过grid search）很麻烦，对吧？Inception网络的优点，就是能代替你做决定，酷吧！Inception层的基本思想Inception层是Inception网络中的基本结构。Inception层的基本原理如下图：Inception层中，有多个卷积层结构（
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2023-10-08 21:04:42
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一、Inception1. Inception v1目的 通过设计一个稀疏网络结构，但是能够产生稠密的数据，既能增加神经网络表现，又能保证计算资源的使用效率。结构 图1-1 Inception v1结构图
特点 共4个通道，其中3个卷积通道分别使用、、的卷积核，保证了每个通道的感受野大小不同，从而获得不同尺度的特征；1个池化通道采用最大池化操作，以减少空间大小，降低过度拟合。 使用的卷积
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2023-11-12 09:22:10
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一个卷积神经网络主要由以下5种结构组成：1.输入层。输入层是整个神经网络的输入，在处理图像的卷积神经网络中，它一般代表了一张图片的像素矩阵。比如在图6-7中，最左侧的三维矩阵的长和宽代表了图像的大小，而三维矩阵的深度代表了图像的色彩通道（channel）。比如黑白图片的深度为1，而在RGB色彩模式下，图像的深度为3。从输入层开始，卷积神经网络通过不同的神经网络结构下将上一层的三维矩阵转化为下一层的
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2023-07-25 17:10:05
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一. 什么是卷积神经网络？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。 -----wikipedia 卷积神经网络由一个或多个卷积层和顶端的全连通层（对应经典的神经网络）组成，同时也包括关联权重和池化层（pooling layer）。这一结构使得卷积神经网络能够利
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2023-07-21 18:02:03
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最近几天一直在学习卷积神经网络原理，感觉还是挺难理解的，本篇博文结合网上的资料和手头上的深度学习的书籍，对卷积神经网络（CNN）的基本结构和核心思想做了一下整理。望与各位道友交流学习，不足之处还望批评指正。卷积神经网络是一种特殊的深层的神经网络模型，它的特殊性体现在两个方面，一方面它的神经元间的连接是非全连接的， 另一方面同一层中某些神经元之间的连接的权重是共享的（即相同的）。它的非全连
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2023-12-25 13:15:27
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卷积神经网络卷积神经网路是一种以图像识别为中心的多个领域都得到广泛应用的深度学习方法。本章将介绍卷积神经网络的结构，以及每层的训练方法。此外，还会介绍训练时需要设定的参数种类，以及不同参数设定方法所引起的性能差异。1.1 卷积神经网络的结构卷积神经网络基于人类视皮层中感受野的结构得到的模型，由输入层、卷积层、池化层、全连接层和输出层组成。通过增加卷积层和池化层，还可以得到更深层次的网络，其后的全连
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2023-07-17 15:27:21
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卷积神经网络( 1、基本结构组成介绍2、各层结构及原理介绍2.1、卷积层2.2、池化层2.3、全连接层3、训练 这一部分用来记录自己比较随意的学习经历及学习的主要心得，偶尔想到或者遇到什么，想搞懂就踏上了征程。 1、基本结构组成介绍(1)卷积神经网络非各层中的神经元是三维排列的:高度、宽度和深度，其中在卷积神经网络中的深度指的是激活数据体的第三个维度，而不是整个网络的深度。 整个网络的深度指的
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2023-08-11 21:01:47
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1. 什么是卷积神经网络
卷积神经网络是一种带有卷积结构的深度神经网络，卷积结构可以减少深层网络占用的内存量，其三个关键的操作，其一是局部感受野，其二是权值共享，其三是pooling层，有效的减少了网络的参数个数，缓解了模型的过拟合问题。1.1 网络结构
卷积神经网络整体架构：**卷积神经网络是一种多层的监督学习神经网络，隐含层的卷积层和池采样层是实现卷积神经网络特征提取功能的
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2023-08-21 11:16:12
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卷积神经网络其实和普通的神经网络的区别在于它的输入不再是一维的向量了，而是一个三维的向量，为什么是三维的呢？这是因为图片有三个通道R,G,B。那么输出是什么呢？输出可以认为是一维的向量，比如说那图片分类举例，分为K类的话，输出就是K维的向量。 卷积神经网络的基本结构如下： 如上图所示，第一层为输入，第二层为卷积层，卷积层就是用来做上一节所说的卷积操作那件事。第三层为非线性变换层，和普通的神
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2023-08-11 13:46:16
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深度学习之卷积神经网络 文章目录深度学习之卷积神经网络卷积神经网络模型结构图一、卷积层卷积核映射到卷积层的过程：局部连接和权值共享二、池化层三、Softmax层四、超参padding:补充边界，在边界补一圈0或1.Stride 步幅 卷积神经网络模型结构图输入层（Input layer) 卷积层（convolution layer) 池化层（pooling layer) 输出层（全连接层+Soft
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2023-08-14 20:11:47
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一、各层的意义 输入层：将每个像素代表一个特征点输入到网络中 卷积层：卷积运算的主要目的是使原信号特征增强，并降低噪音 降采样层：降低网络训练参数及模型的过拟合程度 全连接层：对生成的特征进行加权 二、全连接层与卷积层的参数比较 局部连接即每个卷积的输出只是与卷积核大小的部分有联系，而全连接层的每个
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2021-07-31 14:59:00
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卷积神经网络（convolutional neural network, CNN），是一种专门用来处理具有类似网格结构的数据的神经网络。卷积网络是指那些至少在网络的一层中使用卷积运算来替代一般的矩阵乘法运算的神经网络。卷积神经网络主要应用是对图像进行特征提取实现图像的分类与识别。1.代码实现 2.代码原理3.卷积层 使用卷积层的原因是卷积运算的一个重要特点是，通过卷
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2023-07-24 20:48:59
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Inception系列学习笔记InceptionV1又叫做GooleNet，他的创新点主要有： 1、提出Inception模块。 2、使用辅助Loss。 3、全连接层用简单的平均池化代替。 网络太大就不放了。下面介绍一下Inception模块： a图是基本的inception模块，b图是添加1x1卷积的inception模块，这样极大的降低了计算量。Inception模块中的卷积步长都是1，另外为
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2023-08-16 16:22:00
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ResNet (Residual Neural Network）由微软研究院的何情明等4名华人提出，它的深度达到了惊人的 152 层，而且以 top-5 错误率3.57%的好成绩在ILSVRC 2015比赛中获得了冠军。尽管ResNet的深度远远高于VGGNet，但是参数量却比VGGNet 低，效果相较之下更为突出。ResNet中最具创新的一点就是残差学习单元（ResidualUnit）的引入，而
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2023-08-23 18:14:02
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