从GOOGLE 看的一篇深度好文，转载于此，希望大家借鉴。 使用可视化了解您的卷积网络 2018年10月1日在Imagenet上预先训练的InceptionV3模型的卷积层输出自卷积神经网络诞生以来，计算机视觉领域取得了巨大进步。该领域令人难以置信的研究速度，加上网络上大量图像数据库的开放性，在过去几年中给我们带来了令人难以置信的成果。大卷积神经网络的兴起始于AlexNet在2
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2024-08-08 12:05:18
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对 CNN 中 dropout layer 的理解 [摘要：dropout layer的目标是为了防备CNN 过拟开。那末为何能够有用的防备过拟开呢？ 起首，设想我们目前只练习一个特定的收集，当迭代次数增加的时间，大概涌现收集对练习散拟开的很好] dropout layer的目的是为了防止CNN 过拟合。那么为什么可以有效的防止过拟合呢？首先，想象我们现在只训练一个特定的网络，当迭代次数增多的时
机器学习的应用示例分析生产线上的产品图像来对产品进行自动分类
图像分类问题，使用卷积神经网络CNN通过脑部扫描发现肿瘤
语义分割，图像中的每个像素都需要被分类，也是用CNN自动分类新闻、恶意评论标记、长文总结
自然语言处理（NLP），更具体的是文本分类，可以使用循环神经网络（RNN）、CNN或者Transformer基于很多性能指标预测来年收入
回归问题，需要回归模型进行处
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2024-05-08 17:08:44
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《深度学习入门》（俗称：鱼书）读书笔记 Day4卷积神经网络CNN1.整体结构CNN主要应用于图像识别，语音识别等场合。 之前介绍的神经网络可以称为全连接神经网络，Affine层后面跟着激活函数层，最后再经过Affine层和Softmax层输出最后的结果。 CNN是卷积层+激活函数层+池化层+···+Affine层+激活函数层+Affine层+Softmax层。靠近输出的层使用之前的Affine+
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2024-06-26 04:44:26
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卷积神经网络与前面学的常规神经网络很相似，也有输入、权重、偏差、损失函数、激活函数、全连接层等概念，之前的一些小的技巧也仍然适用。与常规神经网络的对比卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，CNNs / ConvNets）明确的假设输入inputs为图像，这使得ConvNets需要前向传播更加高效的执行，同时要大幅度的减小网络中的参数数量。常规神经网络：接收一个输
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2024-04-07 11:58:23
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目录一、程序及算法内容介绍：基本内容：亮点与优势： 二、实际运行效果：三、算法介绍：四、完整程序+数据分享下载：一、程序及算法内容介绍：基本内容：本代码基于Matlab平台编译，将PSO(粒子群算法)与CNN-LSTM（卷积-长短期记忆神经网络）结合，进行多输入数据时序预测输入训练的数据包含8个特征，1个响应值，即通过7个输入值预测1个输出值（多变量时序预测，输入输出个数可自行指定）归一
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2024-07-02 09:47:52
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—— 原文发布于本人的微信公众号“大数据与人工智能Lab”（BigdataAILab），欢迎关注。 2012年，Alex Krizhevsky、Ilya Sutskever在多伦多大学Geoff Hinton的实验室设计出了一个深层的卷积神经网络AlexNet，夺得了2012年ImageNet LSVRC的冠军，且准确率远超第二名（top5错误率为15.3%，第二名为26.2%），引
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2024-08-08 12:12:31
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隐藏层不是输入或输出层的所有层都称为隐藏层.激活和池化都没有权重使层与操作区分开的原因在于层具有权重。由于池操作和激活功能没有权重，因此我们将它们称为操作，并将其视为已添加到层操作集合中。
例如，我们说网络中的第二层是一个卷积层，其中包含权重的集合，并执行三个操作，即卷积操作，relu激活操作和最大池化操作。传入Linear层之前展平张量在将输入传递到第一个隐藏的Linear层之前，我们必须res
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2024-05-21 18:13:38
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什么是超参数模型参数通常是有数据来驱动调整。超参数不需要数据来驱动，而是在训练前或者训练中人为的进行调整的参数。CNN中包含哪些超参数网络参数：网络层与层之间的交互方式（相加、相乘或者串接等）、卷积核数量和卷积核尺寸、网络层数（也称深度）和激活函数等。优化参数：一般指学习率（learning rate）、批样本数量（batch size）、不同优化器的参数以及部分损失函数的可调参数。正则化：权重衰
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2024-04-03 09:32:43
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ShuffleNet V2 前一篇文章介绍了ShuffleNet，然后Face++在2018年又发布了其升级版–ShuffleNet V2，文章也发表在了ECCV 2018上，原文可见ShuffleNet V2: Practical Guidelines for Efficient CNN Architecture Design。摘要 目前，神经网络体系结构设计主要以计算复杂度的间接度量为指导，即
目录1、LeNet-5参数详解1. Input2. C1卷积层3. S2池化层4. C3卷积层5. S4池化层6.C5卷积层7.F6全连接层8.Output全连接层 。总结2、AlexNet参数详解1. Input2. Conv13. Pool14. Norm15.Conv26. Pool27. Norm28. Conv39. Conv410. Conv511. Pool512. Fc613.
读书笔记-深度学习入门卷积神经网络全连接层的问题卷积运算填充步幅3维数据的卷积运算池化层卷积层的实现池化层的实现最具代表性的CNN深度学习加深层的好处深度学习的高速化强化学习 卷积神经网络基于CNN的一个网络 全连接层是指相邻神经元之间都有连接。CNN中，有时将卷积层的输入输出数据成为特征图。全连接层的问题全连接层会忽视输入数据的形状，比如输入数据是一张图像，图像通常是3维数据，包括长，宽，通道
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2024-05-11 17:47:17
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基于Keras的卷积神经网络（CNN）可视化标签（空格分隔）： 深度学习卷积神经网络可视化本文整理自Deep Learning with Python，书本上完整的代码在 这里的5.4节，并陪有详细的注释。深度学习一直被人们称为“黑盒子”，即内部算法不可见。但是，卷积神经网络(CNN)却能够被可视化，通过可视化，人们能够了解CNN识别图像的过程。介绍三种可视化方法
卷积核输出的可视化(Vis
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2024-09-18 12:01:07
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阿里妹导读：行人重识别是指给定一个摄像头下某个行人的图片，在其他摄像头对应的图片中准确地找到同一个人。行人重识别技术有十分重要的科研和实际应用价值，近来广泛应用到交通、安防等领域，对于创建平安城市、智慧城市具有重要的意义。可能有人会说“人脸技术”的应用已经很成熟了，然而在复杂的实际场景中，由于低分辨率、遮挡、不同角度等各种原因，“人脸”很难看清。因此，利用人的全身信息来做检索就变得非常有必要。本篇
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2024-07-25 20:19:07
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毕设内容语义分割，需要CNN的基础，边学习边记录更新，不面向其他读者参考链接1：https://morvanzhou.github.io/tutorials/machine-learning/tensorflow/5-03-A-CNN/帮助建立形象理解，CNN是用来进行分类的提到：卷积神经网络有两种神器可以降低参数数目，第一种神器叫做局部感知野，第二种是即权值共享，即使用相同的卷积核进行卷积。卷积
卷积网络 2基础卷积函数的变体zero-pad如何训练数据类型卷积的高效关于数据类型nextVariants of the basic convolution functionzero-padhow to trainData typesEfficient convolution algorithmsmore information about data typesnext 卷积网络 (2)基础卷
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2024-04-15 15:03:46
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1、神经网络首先了解神经网络，大家移步这俩篇博客，一篇为纯理论，一篇为实战加理论。机器学习之神经网络学习及其模型入门讲解：使用numpy实现简单的神经网络(BP算法)2、卷积神经网络之层级结构cs231n课程里给出了卷积神经网络各个层级结构，如下图 上图中CNN要做的事情是：给定一张图片，是车还是马未知，是什么车也未知，现在需要模型判断这张图片里具体是一个什么东西，总之输出一个结果：如
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2024-04-07 21:20:29
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一、确定输入样本特征和输出特征输入样本通道数4、期待输出样本通道数2、卷积核大小3×3 具体卷积层的构建可参考博文：八、卷积层 设定卷积层torch.nn.Conv2d(in_channels=in_channel,out_channels=out_channel,kernel_size=kernel_size,padding=1,stride=1) 必要参数：输入样本通道数in_channels
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2024-04-07 22:14:12
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1、数据分析从老师那下载的数据，weather_photos文件夹下共四类（四个目录）：cloudy (阴天/多云) ：300张图片rain（雨天）：215张图片shine （阳光明媚）：253张图片sunrise（日出/朝霞）：357张图片图片都是jpg格式 同时，也可以看到，数据图片的尺寸各异。通过分析，可知，在使用数据集之前，至少提前做好三件事：加载数据统一尺寸分配标签2、加载数据data_
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2024-09-23 16:30:22
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CNN处理图片的时候，原图片经过卷积之后尺寸会发生变化，本文总结了卷积之后图片尺寸的变化规律。1、图片的宽和高在卷积过程中的尺寸变化规律是一致的，因此用的图片来分析，卷积核的尺寸为，两个方向上的步长均为，补零的数量(padding)为，这里的是在某一维度上总的padding数量。如下图中绿色部分是图片，黄色部分是padding，因此下图所示的图片尺寸是，padding数量在水平维度上等于2，在垂直
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2024-05-31 04:10:21
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