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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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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有部分内容是转载的知乎的，如有侵权，请告知，删除便是，但由于是总结的，所以不一一列出原作者是who。再次感谢，也希望给其他小白受益。首先说明：可以不用全连接层的。理解1：卷积取的是局部特征，全连接就是把以前的局部特征重新通过权值矩阵组装成完整的图。因为用到了所有的局部特征，所以叫全连接。理解2：从卷积网络谈起，卷积网络在形式上有一点点像咱们正在召开的“人民代表大会制度”。卷积核的个数相当于候选人，
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2024-08-12 21:52:34
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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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全连接层的推导 全连接层的每一个结点都与上一层的所有结点相连，用来把前边提取到的特征综合起来。由于其全相连的特性，一般全连接层的参数也是最多的。全连接层的前向计算 下图中连线最密集的2个地方就是全连接层，这很明显的可以看出全连接层的参数的确很多。在前向计算过程，也就是一个线性的加权求和的过程，全连接层的每一个输出都可以看成前一层的每一个结点乘以一个权重系数W，最后加上一个偏置值b得到，即
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2024-09-19 10:35:00
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一、引发思考的实验与问题：在一个非常小的二分类样本集（样本总数目63，“10-crop”法数据增强10倍，样本为矩阵保存为图片），通过ALexNet模型和VGG模型做分类任务，无论怎么调超参数，留出法重复50次的实验情况大致都如图A所示，而用Inception_v1的效果可以达到如图B所示。我就很奇怪为什么效果会差别这么大？按道理就算inception_v1模型有多尺度（并联卷积层）的设计思想，准
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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1、全连接层 在卷积神经网络中，在多个卷积层和池化层后，连接着1个或1个以上的全连接层，全连接层把卷积层和池化层提取出来的所有局部特征重新通过权值矩阵组装成一个完整的图，因为用到了所有的局部特征，所以叫全连接。全连接层会将输入映射到一个高维空间，以便于模型能够学习到输入之间的复杂关系。 卷积层构
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2023-08-26 14:23:10
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全连接层和目标函数全连接层目标函数 全连接层全连接层在整个卷积神经网络中起到“分类器”的作用。如果说卷积层、汇合层和激活函数层等操作是将原始数据映射到隐层特征空间的话，全连接层则起到将学习到的特征表示映射到样本的标记空间的作用。在实际使用中，全连接层，可由卷积操作实现：1.对于前层是全连接的全连接层，可以将其转化为卷积核为1X1的卷积；2.对于前层是卷积层的全连接层，则可以将其转化为h*w的全局
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2024-03-21 11:25:06
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梯度消失与爆炸的由来一般来说全连接网络的结构示意图如上：我们先来看w2的梯度： 可以看到，梯度的值严重依赖于中间层的输出值。因此，我们必须控制这种输出的范围。 才能够让我们各个层的标准差处于正常范围。Xavier 初始化方差一致性：保持数据尺度维持在恰当的范围，通常方差为1.激活函数：饱和函数，如Sigmoid,Tanh同时考虑了前向传播和反向传播的数据尺度问题。最后我们得到权值的方差应该为：其中
要提取卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）中全连接层的权重和偏置，需要先定义和训练一个CNN模型，并使用它进行预测。
首先，我们需要导入必要的库和模块：
```python
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import layers, models
```
接下来，我们可以构建一个简单的C
原创
2023-07-18 08:04:40
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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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### 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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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"
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2023-11-03 18:20:55
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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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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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# 获取深度学习全连接层后的权重和偏置的方案
在深度学习中，全连接层是非常常用的层之一，通常用于模型的最后阶段。全连接层的主要功能是将前一层的特征图像进行整合，并输出最终的分类结果。在这个过程中，权重 \( w \) 和偏置 \( b \) 是模型学习的重要参数。在这篇文章中，我们将讨论如何获取深度学习全连接层后的权重和偏置，并提供相应的代码示例。
## 方案概述
1. **项目背景**:
1.全连接层：将feature maps平坦化，转化为一维，每一个数乘以各类别的权重（通过训练得到）得到结果是某个类别的概率卷积核可以是立体的，高维的怎么跟上面讲的不一样呢？上面不是平坦化成一维再乘以各自的权重吗？其实是一样的，只不过知乎上的将该过程变成了矩阵运算，不展开直接与权重矩阵卷积。比如知乎上讲的是将前面得到的特征如7*7*5与4096个7*7*5的神经元（同样大小同样深度的权重矩阵（神经
