目录简介1.什么是卷积神经网络 (CNN)？2. 卷积神经网络的工作原理是什么？3. 卷积神经网络有什么优点和缺点？4. 卷积神经网络在哪些领域有应用？5. 如何训练卷积神经网络？6. 如何评估卷积神经网络的性能？7. 如何在卷积神经网络中进行特征提取？8. 如何在卷积神经网络中进行图像分类？9. 如何在卷积神经网络中进行目标检测？10. 如何在卷积神经网络中进行语义分割？总结 简介卷积神经网络
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2024-09-10 15:15:57
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tf框架的范围管理scope技术来优化参数设定，最终准确率为0.984这里主要引入较多参数来改进原有的cnn模型：使用激活函数去线性化使用隐藏层即加深层数以解决复杂问题使用学习率调整更新参数的频度使用滑动平均模型来调整模型结果# 导入必要的库
import tensorflow as tf
import os
from tensorflow.examples.tutorials.mnist im
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2024-04-14 22:23:34
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循环神经网络 (RNN) CNN等传统神经网络的局限在于：将固定大小的向量作为输入（比如一张图片），然后输出一个固定大小的向量（比如不同分类的概率）。不仅如此，CNN还按照固定的计算步骤（比如模型中层的数量）来实现这样的输入输出。这样的神经网络没有持久性：假设你希望对电影中每一帧的事件类型进行分类，传统的神经网络就没有办法使用
神经网络架构平移不变性（translation invariance）：不管检测对象出现在图像中的哪个位置，神经网络的前面几层应该对相同的图像区域具有相似的反应，即为“平移不变性”。局部性（locality）：神经网络的前面几层应该只探索输入图像中的局部区域，而不过度在意图像中相隔较远区域的关系，这就是“局部性”原则。最终，可以聚合这些局部特征，以在整个图像级别进行预测。多输入多输出通道的互相关运
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2024-05-29 11:37:50
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谷歌今天正式发布了 Android 11 系统，现在面向最新的Pixel手机推送。谷歌安卓11操作系统的特点是三大主题：控制、人和隐私。人说到通知，谷歌希望通过“重新塑造我们在手机上的对话方式”，让安卓系统“更加以人为本，更具表现力”。这首先是在通知阴影的顶部有一个名为“对话”的专门部分，以确保来自短消息应用程序的重要提醒不会丢失。其他一切都出现在“通知”或 “静音”部分下。Android 11将
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2023-10-04 09:32:46
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卷积神经网络是人工神经网络的一种，已成为当前语音分析和图像识别领域的研究热点。它的权值共享网络结构使之更类似于生物神经网络，降低了网络模型的复杂度，减少了权值的数量。该优点在网络的输入是多维图像时表现的更为明显，使图像可以直接作为网络的输入，避免了传统识别算法中复杂的特征提取和数据重建过程。卷积网络是为识别二维形状而特殊设计的一个多层感知器，这种网络结构对平移、比例缩放、倾斜或者共他形式的变形具有
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2024-10-25 12:56:26
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CNN网络优化学习总结——从MobileNet到ShuffleNet摘要 关键词MobileNet，Xception，ResNeXt，ShuffleNet, MobileID前言自从2016年3月，谷歌用一场围棋比赛把人工智能(AI, Artificial Intelligence)正式推上了风口。深度学习突然间成为了整个IT行业的必备知识，不掌握也需要去了解。然而，在2014年我刚毕业的时候，这
一、优化算法 优化算法有很多中，其中最为简单常见的是SGD（stotastic gradient descent）算法，但该算法也有缺点，即对于高维网络的优化，由于高维的网络会存在很多鞍点，即梯度为零的点，如果学习率不大，就有可能会停留在鞍点而无法再优化，所以一种改进的方法是在随机梯度下降算法的基础上加上了动量（momentum）
目录1. Motivation2. SPPnet2.1 SPP层的原理2.2 SPPnet的区域映射原理3. 总结 论文: Spatial Pyramid Pooling in Deep Convolutional Networks for Visual Recognition. 1. MotivationR-CNN模型存在很多缺点和可改进的地方，其中的两个缺点如下：CNN网络后面接的FC层需要
目录KNN项目实战——改进约会网站的配对效果1、项目背景2、项目数据3、K-近邻算法的一般流程4、项目步骤及代码实现5、项目结果KNN项目实战——改进约会网站的配对效果1、项目背景： 海伦女士一直使用在线约会网站寻找适合自己的约会对象。尽管约会网站会推荐不同的人选，但她并不是喜欢每一个人。经过一番总结，她
Sublime Text 3118-3120 英文菜单改进版看图竖向的红框表示菜单风格，横向的红框表示新添加的菜单，或者里面内容有改变的菜单group。 后记这一版，因为需要更改的地方相对少得多，所以只用了三个多小时（权衡键盘访问键还是很费时的）就完成了，相比以前中文版所用的时间，竟让我很有种马马虎虎就过来了的感觉。真是“除却巫山不是云”。对 Sublime Text 在“本地化”方面的缺陷，我在
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2024-09-06 14:37:05
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在文本分类中，需要先对文本分词，原始的文本中可能由几十万个中文词条组成，维度非常高。另外，为了提高文本分类的准确性和效率，一般先剔除决策意义不大的词语，这就是特征词提取的目的。本文将简单介绍几种文本特征词提取算法。信息增益（IG）对于一个系统，其信息熵为\(H(S)=-\sum_{i}^{C}P_ilog_2(P_i)\).\(C\)表示类别个数，\(P_i\)表示第\(i\)的类别的概率。某个特
本篇文章来自于learnopencv.com/number-of-parameters-and-tensor-sizes-in-convolutional-neural-network/，感谢原作者的详细讲解。本人增加一些白话进行补充说明，高手请绕行。~-~ 在这篇文章中，我们分享了一些公式来计算张量（图像）的大小和卷积神经网络（CNN）中每一层的参数个数。 此帖子不定义CNN中使用的基
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2024-03-22 14:00:00
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一、什么是胶囊网络1.1普通CNN的缺点：CNN在提取特征时只在乎有没有，不在乎他具体的状态是如何的。上面第一张图片是一个人像，CNN可以正常识别出来；第二张是一个五官错位的图片，CNN仍然将其识别成一张人脸。这是因为CNN是可以识别出人像所具有的具体特征，只要包含这些特征就将其判定为一张人脸。 1.2Hinton自己说过：最大池化层表现的如此优异是一个巨大的错误，是一场灾难。从图中不难
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2024-04-18 22:16:06
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！！！入门级选手的博客，请带着做英语短文改错的眼光来看 一、卷积神经网络CNN二、支持向量机SVM三、Adaboost（通过迭代弱分类器而产生最终的强分类器的算法)四、算法优缺点及其发展趋势（1）CNN最大优点是权值共享，减少了计算时间，CNN处理图像可以把原图直接输入网络，特征提取也简单，因为会简化处理，加快处理速度。 缺点：实现相对复杂，网络训练时间长而且由于其泛化性，要对处理的样
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2023-10-13 17:27:32
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CNNs可以自动从(通常是大规模)数据中学习特征，并把结果向同类型未知数据泛化。
选用卷积的原因:
局部感知:
简单来说，卷积核的大小一般小于输入图像的大小（如果等于则是全连接），因此卷积提取出的特征会更多地关注局部 ——
这很符合日常我们接触到的图像处理。而每个神经元其实没有必要对全局图像进行感知，只需要对局部进行感知，
然后在更高层将局部
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2024-03-27 21:09:43
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平安的面试官问到CNN的池化层有什么作用？在图像处理和文本处理领域，卷积神经网络为什么会这么有效？我的回答池化层可以缩小尺寸加快训练速度，还可以减少过拟合的风险。CNN用于图像方面有优势主要是卷积层，池化层的存在，然后又扯了一些全局共享，瞎扯一通。明显不是很好的答案。面试官提到了一些局部和整体的概念，我明显不是很明白，下面基于大神的博客基础上解决了上面的问题。在图像处理领域，卷积神经网络为什么会这
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2024-04-15 14:54:31
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Convolutional Neural Network CNN 卷积神经网络1. 为什么要用CNN？CNN一般都是用来做图像识别的，当然其他的神经网络也可以做，也就是输入一张图的像素数组(pixel vector)，最后输出n个分类(dimension)。 但是为什么不用Fully Connected Network呢，主要原因还是因为前后各层涉及到的参数太多了。 所以CNN主要就是简化神经网络
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2024-05-08 17:06:10
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局部变量修改全局变量在函数内，无论嵌套多少层，都可以查看到全局作用域的名字，若要在函数内修改全局名称空间中名字的值，当值为不可变类型时，则需要用到global关键字x=1
def foo():
global x #声明x为全局名称空间的名字
x=2
foo()
print(x) #结果为2当实参的值为可变类型时，函数体内对该值的修改将直接反应到原值，num_list=[1,2,3]
Contents1 R-CNN2 SPPNet3 Fast R-CNN4 Faster R-CNN5 三种目标检测神经网络对比说明 在RCNN系列算法提出之前，目标检测是基于滑动窗口的方法。在图片上，选择大小适宜的窗口、合适的步进长度，进行从左到右、从上到下的滑动来遍历整张图片。每个窗口区域都送入CNN模型进行识别。滑动窗口目标检测方法明显的缺点是计算成本高。其中滑动窗口的大小、步幅是
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2024-05-08 17:34:11
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