项目简介：目标：识别全班61个人的人脸。实现途径：卷积神经网络用全班采集的照片训练直接训练自己的模型（图片格式132*197，每人10张，8张加入训练集，1张validation，1张test）调用keras.application中的base_model（xception、inception、resnet50、VGG16、VGG19）做特征提取，更换我们自己的全链接层。把basemodel的顶层
为了加深对卷积神经网络底层原理的理解，本文通过使用numpy来搭建一个基础的包含卷积层、池化层、全连接层和Softmax层的卷积神经网络，并选择relu作为我们的激活函数，选择多分类交叉熵损失函数，最后使用了mnist数据集进行了训练和测试。关于卷积网络的详细原理和实现可参考下列文章：刘建平Pinard：卷积网络前向反向传播算法卷积层的反向传播手把手带你 Numpy实现CNN1、卷积层卷积层的前向
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2023-07-08 18:31:05
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卷积神经网络(CNN)一、简介 卷积神经网络（Convolutional Neural Network,CNN）是一种前馈神经网络，它的人工神经元可以响应一部分覆盖范围内的周围单元，对于大型图像处理有出色表现。 它包括卷积层(convolutional layer)和池化层(pooling layer)。 卷积神经网络包括一维卷积神经网络、二维卷积神经网络以及三维卷积神经网络。 一维卷积神经网络常
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2023-06-13 21:55:15
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卷积运算 密集连接层和卷积层的根本区别：Dense 层从输入特征空间中学到的是全局模式（比如对于 MNIST 数字，全局模式就是涉及所有像素的模式）卷积层学到的是局部模式，对于图像来说，学到的就是在输入图像的二维小窗口中发现的模式。在上面的例子中，这些窗口的大小都是 3×3。 卷积神经网络学到的模式具有平移不变性 卷积神经网络可以学到模式的空间层次结构：第一个卷积层将学习较小的局部模式（比如边缘）
4.4 案例：CNN进行分类学习目标目标
掌握keras卷积网络相关API掌握卷机网络的构建了解迁移学习以及tf.keras.applications使用应用
4.4.1 卷积神经网络构建识别手写数字卷积神经网络包含一个或多个卷积层（Convolutional Layer）、池化层（Pooling Layer）和全连接层（Fully-connected Layer）。4.4.1.1 使
1.应用场景卷积神经网络的应用不可谓不广泛，主要有两大类，数据预测和图片处理。数据预测自然不需要多说，图片处理主要包含有图像分类，检测，识别，以及分割方面的应用。图像分类：场景分类，目标分类图像检测：显著性检测，物体检测，语义检测等等图像识别：人脸识别，字符识别，车牌识别，行为识别，步态识别等等图像分割：前景分割，语义分割2.卷积神经网络结构卷积神经网络主要是由输入层、卷积层、激活函数、池化层、全
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2023-09-15 22:01:50
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卷积网络一般是指有卷积层的网络，英文名简写为CNN。一般用卷积神经网络来处理图片。因为一张图片中的信息量往往很大，需要通过卷积层来将所有信息中的关键特征提取出来，然后再将化简后的特征传入后续的网络进行学习。卷积层的作用是利用卷积核将图片卷积化。匹配过程卷积核是一个n*n的矩阵，矩阵中的元素组合起来能代表一定的特征值图片通常也是一个矩阵，并且在将图片送入神经网络时，一般会把图片矩阵中的数值化为 0
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2023-08-27 18:26:42
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卷积神经网络（CNN，有时被称为 ConvNet）是很吸引人的。在短时间内，它们变成了一种颠覆性的技术，打破了从文本、视频到语音等多个领域所有最先进的算法，远远超出了其最初在图像处理的应用范围。CNN 由许多神经网络层组成。卷积和池化这两种不同类型的层通常是交替的。网络中每个滤波器的深度从左到右增加。最后通常由一个或多个全连接的层组成：
图 1 卷积神经网络的一个例子Convnets
原创
2022-05-01 08:00:00
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# 卷积神经网络分类MNIST
之前两期简单介绍了神经网络的基础知识(由于我懒，一张插图都没有上)。
这一期我们来介绍一个简单的实现。基于Pytorch，训练一个简单的卷积神经网络用于分类MNIST数据集。同样ipynb文件到我的群里下载。后边写得比较多了以后考虑整理一下放到Github上。
数据集的导入之前已经介绍过，所以就不重复了。
## 神经网络的搭建
Pytorch中的神经网络搭建都要构造
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2023-07-21 17:50:14
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卷积过程是卷积神经网络最主要的特征。然而卷积过程有比较多的细节，初学者常会有比较多的问题，这篇文章对卷积过程进行比较详细的解释。1、卷积运算首先我们需要知道什么是卷积计算，它其实是一种简单数学运算，有两个步骤：一个是矩阵内积乘法，另一个是将内积乘法的结果进行全加。（1）矩阵内积乘法矩阵的内积乘法非常简单，就是把两个相乘的矩阵，相同位置的元素进行乘法运算，这个时候会得到一个新的矩阵（在这
我们知道，batchsize是指进行一次参数学习所使用的样本数量，而iter是指所有的训练样本进入到模型中一次。那么为什么要使用batchsize呢？假如我们有几万个或几十万个数据，如果我们一下子全部读入内存的话，可能会导致溢出，毕竟计算机的内存也是有限的。但是如果一个一个样本训练的话，又会使训练时间变得很长因此合理的设置批训练样本数，是个折中的选择，那么batchsize的大小对我们的训练又有什
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2023-07-14 19:07:35
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Keras深度学习实战（7）——卷积神经网络详解与实现0. 前言1. 传统神经网络的缺陷1.1 构建传统神经网络1.2 传统神经网络的缺陷2. 使用 Python 从零开始构建CNN2.1 卷积神经网络的基本概念2.2 卷积和池化相比全连接网络的优势3. 使用 Keras 构建卷积神经网络3.1 CNN 使用示例3.2 验证 CNN 输出4. 构建 CNN 模型识别 MNIST 手写数字4.1
卷积神经网络 文章目录卷积神经网络1.MNIST 数据集分类2.CIFAR10数据分类3.使用 VGG16 对 CIFAR10 分类 1.MNIST 数据集分类构建简单的CNN对 mnist 数据集进行分类。同时，还会在实验中学习池化与卷积操作的基本作用。 深度卷积神经网络中，有如下特性很多层: compositionality卷积: locality + stationarity of imag
学习目标：了解卷积神经网络概念和相关操作；一、全连接神经网络定义：每个神经元与前后相邻层的每一个神经元都有连接，输入：特征，输出：预测的结果。参数个数：w+b = ∑ （前层 × 后层 + 后层） 注意：待优化的参数过多， 容易导致模型过拟合。 在实际应用中，会先对原始图像进行特征提取，把提取到的特征喂给全连接网络，再让全连接网络计算出分类评估值。
二、卷积 Convolutional2.1 定
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2023-08-12 21:04:36
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卷积神经网络一、图片的识别过程：二、卷积神经网络解决了两个问题三、基本结构1.卷积层2.池化层3.ReLU 激活层单层卷积神经网络4.全连接层四、卷积神经网络流程五、卷积神经网络算法过程六、(代码)卷积神经网络---手写数字模型 一、图片的识别过程：1.特征提取-CNN自动提取（卷积层） 2.提取主要特征（池化层） 3.特征汇总 4.产生分类器进行预测识别（全连层）1.传统神经网络处理图片-全连
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2023-06-25 09:53:42
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全卷积神经网络(FCN)的keras实现前言前一阵子写了一篇图像分割的综述，学习了包括图像预处理 、阈值图像分割、神经网络图像语义分割等一些知识，通过matlab和python进行了实现，不过一直没有时间进行分享，现在手头忙的事情基本完成，所以进行下总结与分享。FCN可以算是语义分割方向的开山之作了,也是我入坑语义 学习的第一个网络了,最开始用tenserflow写起来费劲的要死,后来改用kera
一、数据准备实验数据使用MNIST数据集。 MNIST 数据集已经是一个被”嚼烂”了的数据集, 很多教程都会对它”下手”, 几乎成为一个 “典范”。在很多tensorflow教程中，用下面这一句下载mnist数据集：mnist = input_data.read_data_sets('MNIST_data', one_hot=True) 但实际运行时根本无法通过网络下载，解...
原创
2022-08-24 09:43:29
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卷积神经网络构建的python基础-详细理解（Pytorch）一、python中的类（构建网络所用到的）1、python构建一个简单的类2、python中的self3、python中的__init__方法4、python中的继承(1)继承父类中_init_()方法5、pytorch网络中forward()函数二、补充1、_iter_()和_next_()方法2、_getitem _ ()方法3、
实验内容和要求编写程序，实现 LeNet-5 卷积神经网络，对 MNIST 手写数字数据库进行训练与识别，展示准确率等。自己选择神经网络，对 CIFAR-10 数据库进行图像物体训练与识别。实验器材Python 3.7开发平台：Windows10 Visual Studio Code机器学习库：torch 1.6.0 torchvision 0.7.0辅助：CUDA 10.2，用于进行
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2023-09-30 20:44:43
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卷积神经网络 CNN 文章目录卷积神经网络 CNN一、概述二、卷积的概念三、CNN原理3.1 卷积层3.2 池化层3.3 完全连接层3.4 权值矩阵BP算法3.5 层的尺寸设置四、CNN简单使用五、总结 一、概述 卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）是一种前馈神经网络，它的人工神经元可以响应一部分覆盖范围内的周围单元，对于大型图像处理有出色表现。
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2023-07-10 16:09:28
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