介绍 深度卷积神经网络(ConvNets)显著提高了图像分类和目标检测任务的准确率。和图像分类相比目标检测又更具有挑战性，这主要是两方面的原因。首先，大量候选目标的位置数据需要被处理。其次，这些候选目标提供的位置数据比较粗糙，需要进一步精调。对这些问题的解决方案通常需要权衡速度、准确率和简便性。在这篇论文中我们提出一个单阶段的训练算法，能将候选区域的分类和定位进行结合。R
说明：1、2维卷积层，卷积核数量为32，大小为3×3，激活函数为ReLU（卷积核数量为16的倍数） 2维卷积层，卷积核数量为64，大小为3×3，激活函数为ReLU 2、池化层，pool_size取2×2&nbs
1 AlexNetAlexNet网络结构相对简单，使用了8层卷积卷积神经网络，前5层是卷积层，剩下的3层是全连接层，具体如下所示。我利用AlexNet调用GPU对FashionMinist数据集进行分类，得到的训练结果如下：2.VGG-16VGG16是一个由16层组成的深度卷积神经网络，其中包含13个卷积层和3个全连接层。网络的第一层采用64个卷积核进行两次卷积操作，接着进行一次池化操作。第二层采
下文将简单介绍训练卷积神经网络中使用到的权重初始化、梯度下降优化器的选择及计算原理、常用的正则化方法、超参数的调节。1. 权重初始化 权重初始化是训练人工神经网络很重要的一部分。有一种想法是：由于我们知道能通过梯度下降反向传播来优化、更新权重，只要经
卷积神经网络概述Hitton，被称为“AI教父”，他对人脑非常的好奇，学习生理学，解刨大脑以了解其工作方式，还学了心理学，最后，他决定使用计算机科学来模拟大脑的工作，并进入人工智能领域，开始了40余年的研究生涯。 因为背部受伤，Hitton站立工作了10多年。2006年，随着计算机算力的提升和大数据的积累，Hitton所研究的多层神经网络取得巨大进展，他将多层神经网络命名为深度学习。深度学习的快速
如何训练一个简单的分类卷积神经网络。卷积神经网络有以下几种应用可供研究：1、基于卷积网络的形状识别物体的形状是人的视觉系统分析和识别物体的基础，几何形状是物体的本质特征的表现，并具有平移、缩放和旋转不变等特点，所以在模式识别领域，对于形状的分析和识别具有十分重要的意义，而二维图像作为三维图像的特例以及组成部分，因此二维图像的识别是三维图像识别的基础。2、基于卷积网络的人脸检测卷积神经网络与传统的人
前言 卷积神经网络发展非常迅速，应用非常广阔，所以近几年的卷积神经网络得到了长足的发展，下图为卷积神经网络近几年发展的大致轨迹。 1998年LeCun提出了 LeNet，可谓是开山鼻祖，系统地提出了卷积层、 池化层、全连接层等概念。2012年Alex等提出 AlexNet，提出 一些训练深度网络的重要方法或技巧，如 Dropout、ReLu、GPU、数据增强方法等，随后各种各样的深度卷积神经网
深度神经网络是如何训练的？Coursera的Ng机器学习，UFLDL都看过。没记错的话Ng的机器学习里是直接给出公式了，虽然你可能知道如何求解，但是即使不知道完成作业也不是问题，只要照着公式写就行。反正我当时看的时候心里并没能比较清楚的明白。我觉得想了解深度学习UFLDL教程-Ufldl是不错的。有习题，做完的话确实会对深度学习有更加深刻的理解，但是总还不是很清晰。后来看了LiFeiFei的Sta
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2023-09-13 07:19:20
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卷积神经网络计算机视觉计算机视觉（Computer Vision）的高速发展标志着新型应用产生的可能，例如自动驾驶、人脸识别、创造新的艺术风格。人们对于计算机视觉的研究也催生了很多机算机视觉与其他领域的交叉成果。一般的计算机视觉问题包括以下几类：图片分类（Image Classification）；目标检测（Object detection）；神经风格转换（Neural Style Transfe
深度神经网络是如何训练的？Coursera的Ng机器学习，UFLDL都看过。没记错的话Ng的机器学习里是直接给出公式了，虽然你可能知道如何求解，但是即使不知道完成作业也不是问题，只要照着公式写就行。反正我当时看的时候心里并没能比较清楚的明白。我觉得想了解深度学习UFLDL教程-Ufldl是不错的。有习题，做完的话确实会对深度学习有更加深刻的理解，但是总还不是很清晰。后来看了LiFeiFei的Sta
本文cifar10图片分类的例简要说明卷积神经网络中的模型训练技巧，这里我们暂且不提训练的结果的准确度。代码都很简单，不做过多解读。1.基本的模型这里使用的就是普通的卷积加池化，最后通过global average pooling输出10个向量经softmax分类：import tensorflow as tf
import numpy as np
import matplotlib.image
对于CNN的学习，我先从代码部分入手，然后在学理论知识，两者相结合会达到豁然开朗的效果。 设置超参数EPOCH = 1 # 训练整批数据多少次, 为了节约时间, 我们只训练一次
BATCH_SIZE = 50
LR = 0.001 # 学习率
DOWNLOAD_MNIST = True # 如果你已经下载好了mnist数据就写上 False 下载数据集
一、前言1.1、数据集介绍 CIFAR-10数据集由10个类的60000个32x32彩色图像组成，每个类有6000个图像。有50000个训练图像和10000个测试图像。 数据集分为五个训练批次和一个测试批次，每个批次有10000个图像。测试批次包含来自每个类别的恰好1000个随机选择的图像。训练批次以随机顺序包含剩余图像，但一些训练批次可能包含来自一个类别的图像比另一个更多。总体来说，五个训练集
学习完土堆的Pytorch教程之后，进行了一次完整的卷积神经网络搭建、训练以及测试（文末附最好的Pytorch入门教程，来自B站UP土堆）。 本次搭建的是CIFAR10模型，模型结构见下图；数据集选用的是CIFAR-10数据集，其中训练集有50000张图片，测试集有10000张图片，类别为10分类。 本次实验的文件结构见下图： 其中，model.py中是对模型的定义；train.py中
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2023-09-14 21:45:58
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一、CNN的训练，训练什么？训练样本和类别是确定的。训练的深度（隐藏层的层数）和卷积核（神经元）的数量、卷积核的大小，都是训练前根据经验设定的。只有卷积核的参数是未知的。二、如何训练？训练是一种有监督学习。在CNN开始训练之前，权重值是随机初始化的，此时过滤器并不知道该提取哪些特征值。随着训练数据的输入，经过前向计算后，损失函数会计算网络输出与真实标签之间的误差，误差反向传播进行权重更新，这就是C
控制caffe模型的训练过程一、实验介绍1.1 实验内容上次实验，我们已经构建好了卷积神经网络，我们的模型已经蓄势待发，准备接受训练了。为了控制训练进程，记录训练过程中的各种数据，caffe还需要定义另一个solver.prototxt文件，这次实验我们就来完成它，并开始激动人心的训练过程。1.2 实验知识点可变的学习速率正则化1.3 实验环境caffe 1.0.0二、实验步骤2.1 指定网络定
TensorFlow实现卷积神经网络 一 本节课程介绍 1.1 知识点 1、卷积神经网络介绍； 2、TensorFlow实践CNN网络；二 课程内容 2.1 卷积神经网络基本介绍 卷积神经网络是一种使用卷积结构构建的神经网络模型，其特点是局部感知、权值共享，池化减少参数和多层次结构。 其基本结构包括输入层、卷积层、降采样和全连接输出层。其中每一层都由卷积核对图像进行卷积计算，将计算到的矩阵称称为特
（注：文章中所有path指文件的路径）因毕业设计需要，接触卷积神经网络。由于pytorch方便使用，所以最后使用pytorch来完成卷积神经网络训练。接触到的网络有Alexnet、vgg16、resnet50,毕业答辩完后，一直在训练Alexnet。1.卷积神经网络搭建 pytorch中有torchvision.models,里面有许多已搭建好的模型。如果采用预训练模型，只需要修改最后
二维互相关运算mport torch
import torch.nn as nn
def corr2d(X, K):
H, W = X.shape
h, w = K.shape
Y = torch.zeros(H - h + 1, W - w + 1)
for i in range(Y.shape[0]):
for j in range(Y.sh
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2023-08-11 16:57:23
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卷积卷积(Convolution)，也叫摺积，是分析数学中一种重要的运算。在信号处理或图像处理中，经常使用一维或二维卷积。卷积神经网络卷积神经网络(Convolutional Neural Network，CNN或ConvNet)是一种具有局部连接、权重共享等特性的深层前馈神经网络。卷积神经网络由卷积层、汇聚层和全连接层交叉堆叠而成，利用反向传播算法进行训练。卷积神经网络有三个特性：局部连接、权重
