Tensorflow 2.0卷积神经网络cifar-10数据集图像分类1、cifar 10 数据集简介2、数据导入3、CNN模型搭建4、模型编译训练5、模型评估及预测6、拓展学习之独立热编码实现 1、cifar 10 数据集简介 cifar 10相比于MNIST数据集而言更为复杂，其拥有10个种类**（猫、飞机、汽车、鸟、鹿、狗、青蛙、马、船、卡车）**，这十大
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2023-10-12 13:23:14
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简单从共享的角度来说：权重共享即filter的值共享卷积神经网络两大核心思想：1.网络局部连
原创
2023-02-05 19:30:20
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卷积神经网络(CNN)卷积神经网络与普通神经网络的区别在于，卷积神经网络包含了一个由卷积层和子采样层（池化层）构成的特征抽取器。在卷积神经网络的卷积层中，一个神经元只与部分邻层神经元连接。在CNN的一个卷积层中，通常包含若干个特征图(featureMap)，每个特征图由一些矩形排列的的神经元组成，同一特征图的神经元共享权值，这里共享的权值就是卷积核。卷积核一般以随机小数矩阵的形式初始化，在网络的训
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2023-11-07 13:27:18
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背景图片类任务经常使用卷积神经网络，网络结构中经常是使用全链接作为输出层，来实现分类或者回归。全链接层的好处：由于其参数量级大，模型的拟合能力更强坏处① 对于数据的尺寸要求是固定的，因此我们有时需要resize图片，导致变形或者剪切损失图片信息② 模型的参数基本都集中于全链接层，因此预测时间主要被全链接占用，实时性要求高的模型会有影响③ 显存占用高因此当我们关注实时性，可以适当牺牲准确性（卷积层复
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2024-04-15 13:41:49
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卷积神经网络与普通神经网络的区别在于，卷积神经网络包含了一个由卷积层和子采样层构成的特征抽取器。在卷积神经网络的卷积层中，一个神经元只与部分邻层神经元连接。在CNN的一个卷积层中，通常包含若干个特征平面(featureMap)，每个特征平面由一些矩形排列的的神经元组成，同一特征平面的神经元共享权值，这里共享的权值就是卷积核。卷积核一般以随机小数矩阵的形式初始化，在网络的训练过程中卷积核将学习得到合
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2024-04-09 22:30:58
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浮点计算，需要较大的存储空间和计算量，严重阻碍在移动端的应用。二值化神经网络以其高模型压缩率和快计算速度的潜在优势，近些年成为深度学习的热门研究方向。本文就是对《Binarized Neural Networks: Training Neural Networks with Weights and Activations Constrained to +1
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2024-01-04 19:32:11
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卷积神经网络（CNN）基础知识 文章目录卷积神经网络（CNN）基础知识1.前言2.卷积层3.池化层4.全连接层5.经典的卷积神经网络 1.前言 如果说深度神经网络模型中的“明星”是谁？那么非卷积神经网络莫属。 下面给大家简单介绍一下CNN的基础知识。其中CNN基础主要涉及卷积层、池化层、全连接层在卷积神经网络扮演的角色、实现的具体的功能和工作原理。2.卷积层 1.主要作用：对输入的数据进行
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2024-01-12 12:17:28
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# 如何实现共享卷积神经网络
## 流程步骤
以下是实现共享卷积神经网络的步骤：
```mermaid
pie
title 流程步骤
"1. 数据准备" : 25
"2. 搭建模型" : 25
"3. 训练模型" : 25
"4. 评估模型" : 25
```
## 每一步具体操作
### 1. 数据准备
在开始之前，你需要准备好数据集以及数据预
原创
2024-03-15 05:33:30
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卷积神经网络什么是卷积 计算机处理数据时，时间是离散的，使用离散卷积。 卷积也可以是多维的。如果将一个二维图像I作为输入，也许同样希望使用一个二维卷积核K： 卷积有交换性，上式可等价写作： 互相关的相关函数（除不翻转核函数外，其余跟卷积一样）：为什么要卷积卷积提供了三个重要方法：稀疏交互、稀疏连接、参数共享、等价表达。和只用全连接层相比，卷积层的两个主要优势在于参数共享和稀疏连接，CNN使用这两种
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2023-12-27 17:04:56
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5 卷积神经网络卷积神经网络CNN，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。 目前，卷积神经网络一般是由卷积层、汇聚层和全连接层交叉堆叠而成的前馈神经网络，使用反向传播算法进行训练。 卷积神经网络结构上的局部连接、权重共享和汇聚的特性，使得卷积神经网络具有一定程度上的平移、缩放和旋转不变性。和前馈神经网络相比，卷积神经网络的参数更少。 卷积神经网络主要使用在图像分类、人脸识别、物体识
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2023-08-20 20:25:40
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1. 概述卷积神经网络的特点：一方面它的神经元间的连接是非全连接的， 另一方面同一层中某些神经元之间的连接的权重是共享的（即相同的）。上图左：图像有1000*1000个像素，有10^6个隐层神经元，进行全连接，有1000*1000*100000=10^12个权值参数上图右：同样有1000*1000个像素，感受野为10*10 ，每一个节点与上层节点同位置附件10x10的窗口相连接
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2023-10-10 10:12:44
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1. 求特征图大小及感受野参考博客：关于感受野的理解与计算 感受野计算总结某一个网络有三个操作，输入大小为200×200，第一层为卷积层，卷积核的大小为5×5，stride为2，padding为1；第二层为池化层，池化大小为3×3，stride为1；第三层为卷积层
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2023-10-10 00:21:18
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权值更新在前面的反向传播中我们计算出每一层的权值W和偏置b的偏导数之后，最后一步就是对权值和偏置进行更新了。在之前的BP算法的介绍中我们给出了如下公式：其中的α为学习速率，一般学习率并不是一个常数，而是一个以训练次数为自变量的单调递减的函数。使用变化的学习率有以下几点理由：1、开始时学习率较大，可以快速的更新网络中的参数，是参数可以较快的达到目标值。而且由于每次更新的步长较大，可以在网络训练前期“
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2023-09-22 14:16:59
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识别数字，bp神经网络算法，卷积神经网络算法，svm算法，adaboost算法哪种好看数字图片而定。如果图片较小并且质量还不错，那么通过2层的神经网络就能胜任。对于MNIst数据集（28*28的手写数字），2层神经网络准确率可达99%，svm也有98%以上。以上实现非常简单，matlab已经有现成工具箱。卷积神经网络通常用于更加复杂的场合，闭合是被图像内容等。在MNIST数据集上cnn可达99.7
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2023-08-01 18:12:45
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文章目录一、神经元模1.M-P模型2.单层多个神经元二、感知机与多层网络1.感知机2.多层神经网络BP算法 一、神经元模1.M-P模型 神经网络中有许多神经元，每个神经元可以有多个输入，如图中的神经元有n个输入x，每个输入x对应的w是权重，通过计算获得神经元的总体输入。 w是权值，x是输入（x是向量），θ是偏置。net是总体输入，对于单个神经元w是向量，但是如果一层中存在多个神经元w就是权值矩阵
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2023-10-10 14:10:53
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卷积层和池化层 与神经网络相比，卷积神经网络多了卷积层和池化层，基本顺序为data-conv-ReLU-Pooling-FC（全联接层）-s一、卷积神经网络的权重共享 经典神经网络：全连接，即每个神经元都与每一个数据有对应的参数； 卷积神经网络是权重共享的，就是得到的特征图的每个像素点都是原图的一个区域（如5*5*3，有3个颜色通道）与filter（卷积算子，如5*5*3，有75个权重参数）
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2023-07-25 20:59:52
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卷积操作参考博客：1、卷积神经网络的核心思想https://www.zhihu.com/question/47158818/answer/670431317 卷积神经网络的两大核心思想核心思想：局部连接、权值共享 这两大思想的作用就是减少参数量，节省运算时间和空间。 如何理解局部连接和权值共享。局部连接 这种说法是相对于传统神经网络，用矩阵乘法来建立输入与输出关系的。每一个输出与每一个输入都会有交
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2023-10-20 13:53:28
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目录卷积receptive field感受野weight sharing权值共享参数卷积操作为什么叫卷积卷积神经网络kernel：multi-kernels：实现简单的二维卷积神经网络 卷积全连接网络在pytorch中也叫做线性层，我们实现的时候linear不包括激活函数的部分，receptive field感受野感受视野，与局部有关。例如一个小孩看桌子的时候，他可能会先关注到蛋糕，之后再关注其
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2023-10-26 21:37:23
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权值共享这个词最开始其实是由LeNet5模型提出来，在1998年，LeCun发布了LeNet网络架构，就是下面这个： 虽然现在大多数的说法是2012年的AlexNet网络是深度学习的开端，但是CNN的开端最早其实可以追溯到LeNet5模型，它的几个特性在2010年初的卷积神经网络研究中被广泛的使用——其中一个就是权值共享。其实权值共享这个词说全了就是整张图片在使用同一个卷积核内的参数，比如一个3
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2023-11-03 09:48:43
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# 时间卷积神经网络（TCN）和权值相加
在深度学习领域中，卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）被广泛应用于图像处理任务，而时间卷积神经网络（Temporal Convolutional Network，TCN）则是专门用于处理时序数据的一种网络结构。TCN 通过利用卷积操作和权值相加的方式，能够有效地对时序数据进行建模和分析。本文将介绍 TCN 的原
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2023-07-16 17:44:54
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