神经网络前后传输 CNN中卷积、池化的前向与反向传播：CNN卷积神经网络和反向传播（公式标出）CNN卷积（总结）CNN的反向传播CNN中感受野的计算感受野（receptive field）是怎样一个东西呢，从CNN可视化的角度来讲，就是输出featuremap某个节点的响应对应的输入图像的区域就是感受野。比如我们第一层是一个33的卷积核，那么我们经过这个卷积核得到的featuremap中的每个节点
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2024-07-23 20:53:08
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tflearn学习笔记常见函数解释tflearn.fully_connectedflatten使传入的张量变平 池化层/降采样层：Pooling Layer 标准化层（Normalization Layer）： Batch Normalization解决了反向传播过程中的梯度问题（梯度消失和爆炸） LRN（Local Response Normalization）(计算某个位置) 全连接
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2024-07-30 13:36:49
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文章目录深度学习参数Params、FLOPs与MCA计算公式1. 深度学习参数（Params）1.1 全连接层1.2 卷积层2. 浮点运算次数（FLOPs）2.1 全连接层2.2 卷积层3. 矩阵乘法加法（MCA）3.1 全连接层3.2 卷积层4. 总结 深度学习参数Params、FLOPs与MCA计算公式本教程将详细介绍深度学习中的参数（Params）、浮点运算次数（FLOPs，即Floati
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2024-04-27 13:58:51
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理解为什么要将全连接层转化为卷积层1.全连接层可以视作一种特殊的卷积考虑下面两种情况：特征图和全连接层相连，AlexNet经过五次池化后得到7*7*512的特征图，下一层全连接连向4096个神经元，这个过程可以看做有4096个7*7*512的卷积核和7*7*512的特征图进行卷积操作，最终得到1*1*4096的特征图，等价与全连接得到4096个神经元。全连接层和全连接层相连，AlexNet的再下一
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2024-08-28 20:10:37
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卷积和全连接层的模型参数计算详解，以VGG16为例神经网络参数计算基础（卷积、全连接层）卷积核参数量计算单个卷积核大小卷积层卷积核大小的计算全连接层参数计算全连接层概念全连接层参数计算VGG16参数计算模型架构计算参数量第一部分卷积层其他卷积层参数量计算全连接层输入说明全连接层计算参数量其他部分参数量验证 神经网络参数计算基础（卷积、全连接层）卷积核参数量计算单个卷积核大小一个卷积核的大小是 k
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2024-03-18 09:59:37
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目录说明全连接层FC，全连接NN卷积Convolutional模型占用显存的计算 为了更好的说明问题，\另一个文中进行说明，本文内容都是一些概念/理论的东西，都是抄的。说明kernel == filterfeature map ×ｎ == outputDepth == channel符号参数说明Wi / Hi / CiWidth / Height / Depth of inp
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2024-03-26 15:29:23
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Tensorflow，cnn，dnn中的全连接层的理解上一篇我们讲了使用cnn实现cifar10图像分类，模型经过隐藏层中的卷积、归一化、激活、池化之后提取到主要的特征变量，就会到全连接层，那么全连接层是什么意思呢？通过自己的努力终于理解了全连接层的意思。1. 全连接层 以上图为例，我们仔细看上图全连接层的结构，全连接层中的每一层都是由许多神经元组成的。他是怎么把 3 * 3 * 5 的输出 转换
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2024-06-10 10:21:34
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搭建的是如下图所示的二层神经网络。输入层的神经元个数由图片的维度决定，教程中使用的是32x32x3的彩色图片，然后灰度化，得到32x32的灰度图，故输入层神经元个数是1024个，隐藏层神经元个数可以自己指定，教程中指定为128个，由于是数字识别任务，故有10个数字，故输出层神经元个数为10。为了考虑内存的限制，本教程分批量训练图片，每次100张，故每一次训练，输入层矩阵为100x1024，经过第一
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2024-06-16 17:47:48
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今天来仔细讲一下卷基层和全连接层训练参数个数如何确定的问题。我们以Mnist为例，首先贴出网络配置文件：
1. name: "LeNet"
2. layer {
3. "mnist"
4. "Data"
5. "data"
6. "label"
7. data_param {
8. "examples/mnist/mnist-train-leveldb"
9.
### 某些类别中数据量达到一定程度时如何提升数据指标
# 在项目初期，数据量在几千到几万之间时（不同模型之间数据量不同），
# 使用fasttext模型会有较好的效果；但随着有些模型的数据样本量增长较快，
# 当数据量达到百万级别时，fasttext模型的效果开始出现下降趋势，
# 通过我们的实验，原因可能由于fasttext本身的模型过于简单，
# 无法对我们当前的数据有较好的拟合和泛化能力，
全连接层PyTorch中的全连接层（Fully Connected Layer）也被称为线性层（Linear Layer），是神经网络中最常用的一种层。全连接层将输入数据的每个元素与该层中的每个神经元相连接，输出结果是输入数据与该层的权重矩阵相乘，并加上该层的偏置向量。假设我们有一个输入向量x，它的维度是n，全连接层有m个神经元，那么全连接层的输出可以表示为：y = Wx + b其中W是一个m×n
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2024-03-20 10:39:42
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关于激活函数： Relu优点： Relu函数速度块：无需计算sigmoid中的指数倒数，relu函数就是max(0, x),计算代价小减轻梯度消失：在神经网络反向传播时，sigmoid函数求梯度之后会逐渐变小，而Relu函数的梯度是一，会减小梯度消失。稀疏性：可以看到，Relu在输入小于零时，输出也为零，这意味着函数不激活，从而更加稀疏。 全连接层（Fully conected conection
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2024-05-09 08:07:58
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一、全连接层参数的计算：若输入大小为32×32×3的图片，第一层全连接层有500个节点，则地一层全连接网络的个参数量为：32×32×3×500+500约为150万个参数，参数量多，导致计算速度缓慢且容易造成过拟合 于是卷积操作便横空出世二、卷积层参数的计算：P_num = K_h × K_w × C_in × C_out + C_out （公式1） 或：P_num = （K_h × K_w × C
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2024-03-14 07:49:47
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卷积神经网络三类主体层的理解（重点在全连接层）三个部分以及CNN与传统图像处理的联系每个部分的作用1.卷积层（一种特殊的全连接层）2.池化层（下采样池化层）3.全连接层（fully connected）（用于分类任务，在分割和检测上不适用）4.为何CNN的输入大小要一定5.CNN的输入层与各层间的“操作”参考： 前段时间一直忙美赛➕过年，太久没碰cv和神经网络了，今天看了看笔记和文献and b
全连接层1、定义 由于每个输出节点与全部的输入节点相连接，这种网络层称为全连接层(Fully-connected Layer)，或者稠密连接层(Dense Layer)，W 矩阵叫做全连接层的权值矩阵，?向量叫做全连接层的偏置 2、实现张量方式实现 在 TensorFlow 中，要实现全连接层，只需要定义好权值张量 W 和偏置张量 b，并利用TensorFlow 提供的批量矩阵相乘函数 tf.ma
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2024-04-19 13:58:17
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全连接神经网络 MLP最近开始进行模型压缩相关课题，复习一下有关的基础知识。1. MLP简介 上图是一个简单的MLP，这是典型的三层神经网络的基本构成，Layer L1是输入层，Layer L2是隐含层，Layer L3是隐含层。为了方便下面的公式描述，引入一张带公式的图。i是input层，h是hide层，o是output层。2. MLP 正向传播正向传播其实就是预测过程，就是由输入到输
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2024-04-07 20:57:26
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刘二大人 PyTorch深度学习实践 笔记 P10 卷积神经网络（基础篇）1、基本概念2、卷积I 卷积运算过程II paddingIII stride=2 步长为2，有效降低图像的W HIV 下采样 max pooling layer 最大池化层，没有w，2 * 2的max pooling，默认stride=2V 运算迁移到GPU3、一个简单的卷积神经网络示例：利用卷积神经网络来处理Minist
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2024-04-07 20:57:03
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AlexNet的一些参数：卷积层：5层 全连接层：3层 深度：8层 参数个数：60M 神经元个数：650k 分类数目：1000类 由于当时的显卡容量问题，AlexNet 的60M个参数无法全部放在一张显卡上操作，所以采用了两张显卡分开操作的形式，其中在C3，R1，R2，R3层上出现交互，所谓的交互就是通道的合并，是一种串接操作。AlexNet的结构图：AlexNet 网络参数计算按照公式推算了一下
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2024-05-10 04:00:07
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1.池化层的作用 除了卷积层，卷积网络也经常使用池化层，来缩减模型大小，提高计算速度；同时提高所提取特征的鲁棒性。 2.池化层的超级参数（Haperparameters） 池化层的超级参数包
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2024-04-09 13:30:10
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AI人工智能（调包侠）速成之路五（mnist手写数字识别1：如何调用模型）上次是直接叙述如何调用训练好的模型，这次就来看看神奇的神经网络是如何设计和训练导出的。我把代码，模型，测试图片一起打包 前面的文章介绍过单层感知机只能处理线性分类问题，多层感知机加上非线性激活函数可以解决复杂的分类问题。AI人工智能（调包侠）速成之路一（人工智能极简史）下面就用tensorflow2来实现一个全连接多层神经
