前言我们在前面的博客中介绍了三种卷积神经网络：LeNet、AlexNet、VGG。 LeNet：两层（卷积+平均池化）+降维至MLP+softmax AlexNet：两层（卷积+最大池化）+三层卷积+一层最大池化+降维至MLP+softmax VGG：多个块叠加使用+降维至MLP+softmax，其中块的结构：一个或多个3*3的卷积+一个最大池化层 VGG无疑是其中表现最好的，然而它是用复杂度换来
背景卷积神经网络（Convolutional Neural Networks CNNs/ConvNets）与普通神经网络非常相似，它们都由具有可学习的权重和偏置常量(biases)的神经元组成。输出是每个分类的分数，目标函数是交叉熵损失函数，参数以及偏置采用SGD进行反向训练。 分两个部分，部分一介绍基础知识，部分二介绍CNN历史。部分一：基础知识1. 卷积神经网络的层级结构：l 数据输入层- I
一、概述论文：Densely Connected Convolutional Networks 论文链接：https://arxiv.org/pdf/1608.06993.pdf作为CVPR2017年的Best Paper, DenseNet脱离了加深网络层数(ResNet)和加宽网络结构(Inception)来提升网络性能的定式思维,从特征的角度考虑,通过特征重用和旁路(Bypass)设置,既大
文章目录经典CNN网络经典网络的改进点AlexNetZFNetVGGNetGoogleNet InceptionInception V3ResNet50MobileNetShuffleNetEffcientNet 经典CNN网络AlexNetZFNetVGGGoogleNet InceptionInception V3ResNet50MobileNetShuffleNetEffcientNet经
输入层
卷积层
卷积核其实就是权值
1.2 池化层（Pooling） 1.ReLU非线性特征 不用simgoid和tanh作为激活函数，而用ReLU作为激活函数的原因是：加速收敛。 因为sigmoid和tanh都是饱和(saturating)的。何为饱和？个人理解是把这两者的函数曲线和导数曲线plot出来就知
一、简介Network in Network，描述了一种新型卷积神经网络结构。 LeNet,AlexNet,VGG都秉承一种设计思路：先用卷积层构成的模块提取空间特征，再用全连接层模块来输出分类结果。这里NIN提出了一种全新的思路：由多个由卷积层+全连接层构成的微型网络(mlpconv)来提取特征，用全局平均池化层来输出分类。这种思想影响了后面一系列卷积神经网络的设计。 该网络的亮
本文通过整理李宏毅老师的机器学习教程的内容，介绍 CNN（卷积神经网络）的网络结构。CNN 网络结构, 李宏毅课程讲义CNN 主要应用在图像识别（image classification, 图像分类）领域。通常，输入的图片大小相同，如 ，输出的分类为 one-hot 形式：输入数据的格式为 tensor（张量），维数为：宽度 高度 channel（频道）数：理解方式一：神经元视角（neuron
卷积神经网络 CNN（Convolutional Neural Network）是一种前馈型的神经网络，通过卷积运算识别图像边缘和纹理，再通过不断的卷积提取出抽象的特征，最终实现图像识别，其在大型图像处理方面有出色的表现，广泛应用到图像分类、定位等领域中，相比于其他神经网络结构，卷积神经网络需要的参数相对较少，被广泛应用。目录 CNN网络的一般架构CNN实现fashion_MNIST分类
由于深度学习的方便灵活，其受到了CV以及NLP领域的的极大关注，特别是CV领域，随着深度学习网络结构的层出不穷，CV领域的baseline被极大地提升。本文回顾总结CV领域中几种网络结构的特点及其动机。 大体有两个方向：1）有效加深网络，2）网络轻量化。1、LeNet 2层卷积，3层全连接层，现在看来该网络稀松平常、没有任何特点，但是在当时，LeNet是开创性的工作。2、AlexNet （2012
经典CNN网络结构Le-Net5 网络结构def inference(input_tensor,train,regularizer): #第一层：卷积层，过滤器的尺寸为5×5，深度为6,不使用全0补充，步长为1。 #尺寸变化：32×32×1->28×28×6 with tf.variable_scope('layer1-conv1'): conv...
原创
2021-07-15 11:31:26
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经典CNN网络结构Le-Net5 网络结构def inference(input_tensor,train,regularizer): #第一层：卷积层，过滤器的尺寸为5×5，深度为6,不使用全0补充，步长为1。 #尺寸变化：32×32×1->28×28×6 with tf.variable_scope('layer1-conv1'): conv...
原创
2021-08-01 12:29:55
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先放下成果图： 有很多类似的工具，但是我想把全连接层放在网络的前边部分，draw_convnet就不那么好用了。于是就自己动手实现一个。#元素类型是（上方文字描述，通道数，feature map width，feature map height)如果w和h均是1代表是全连接层。作者qq@603997262
CNN_list=[
("input",1,28,28),
("h
虽然dw可以减少计算量和参数量，但是在低功耗设备上，与密集的操作相比，计算、存储访问的效率更差，故shufflenet上
AlexNet VGGNet Google Inception Net ResNet这4种网络依照出现的先后顺序排列，深度和复杂度也依次递进。它们分别获得了ILSVRC（ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge）比赛分类项目的2012年冠军（top-5错误率16.4%，
目前，卷积神经网络领域有几种家喻户晓的体系结构，包括：
LeNet。卷积网络的第一个成功应用是由Yann LeCun在20世纪90年代开发的。其中最著名的是用于读取邮政编码、数字等的LeNet架构。
AlexNet。在计算机视觉中普及卷积网络的第一项工作是Alex Krizhevsky、Ilya Sutskever和Geoff Hinton开发的AlexNet。AlexNet在201
卷积网络通常只由三种类型的层组成：CONV、POOL（除非另有说明，否则我们默认假设为Max POOL）和FC（fully connected的缩写）。我们还将把RELU激活函数显式地写为一个层，它使用非线性函数对数据进行处理。下面，我们将讨论如何将这几个层堆叠在一起以形成整个网络。 ConvNet架构最常见的形式是堆叠几个CONV-RELU层，然后在它们后面加上池化层，并重复此模
目 录【1】简介与基本概念（1）二维卷积层（2）参数的学习 （3）特征图和感受野 （4）填充和步幅 （5）多输入通道和多输出通道 （6）池化 【2】典型的CNN网络（LeNet、AlexNet）（1）经典模型：LeNet （2）历史突破：AlexNet 【3】使用重复元素的网络（VGG）（1）VGG块（2）VGG-19网络 【1】简介与基本概念卷积神经网络CNN，是近些年在CV领域取得进展的基石
提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档 文章目录摘要一、cnn是什么？1.卷积层2.池化层3.全连接层二、正向传播1.卷积层实现：2.池化层实现：3.全连接层实现：学习来源： 摘要本周学习了cnn卷积神经网络，但是存在一个问题，只搞懂了正向传播，反向传播的公式推导没有完全领会。本周学习进度较慢，没有阅读文献，下周改进。一、cnn是什么？1.卷积层CNN的全称是Convol
在Deep Learning中有不同类型的网络结构，不同的网络有不同的应用范围，这些都是与其结构和设计思路相关的。
最常见的网络之一是CNN(Convolutional Neural Network), 在最近几年席卷计算机视觉等相关领域，因为他强大的特征表述能力和对图像处理的得天独厚优势，CNN的设计和训练也是被研究讨论最多的一个话题。 题主提到深度网络中层结构的设计和layer中节点
一、图像复原1、DnCNN利用ResNet残差学习的思想，但是与ResNet过两层或是三层加shortcut connection的方式不同，而是将网络的输出直接改成residual image（残差图片），设纯净图片为x，带噪音图片为y，假设y=x+v，则v是残差图片。即DnCNN的优化目标不是真实图片与网络输出之间的MSE(均方误差)，而是真实残差图片与网络输出之间的MSE。网络结构：第一部分
