什么是卷积神经网络卷积神经网络在图片和语言识别上能给出优秀的结果，近些年被广泛传播和应用。卷积层也叫过滤器，就像上面放置的小灯。（卷积核，滤波器）我们需要分开来理解：卷积：我们不对像素进行处理，而是对一小块一小块进行处理，加强了图片信息的连续性，使得神经网络能看到一个图形而非一个点。神经网络：激活函数多次卷积得到分类这是一个最基本的搭建流程CNN进行手写数字识别老样子，识别手写数字图片import
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2023-09-20 21:25:01
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有关 batch size 的设置范围，其实不必那么拘谨。我们知道，batch size 决定了深度学习训练过程中，完成每个 epoch 所需的时间和每次迭代（iteration）之间梯度的平滑程度。batch size 越大，训练速度则越快，内存占用更大，但收敛变慢。又有一些理论说，GPU 对 2 的幂次的 batch 可以发挥更好性能，因此设置成 16、32、64、128 … 时，往往要比设置
动机(Motivation)对于非线性分类问题，如果用多元线性回归进行分类，需要构造许多高次项，导致特征特多学习参数过多，从而复杂度太高。神经网络(Neural Network)一个简单的神经网络如下图所示，每一个圆圈表示一个神经元，每个神经元接收上一层神经元的输出作为其输入，同时其输出信号到下一层，其中每一层的第一个神经元称为bias unit，它是额外加入的其值为1，通常用+1表示,下图用虚线
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2023-09-11 13:05:42
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直观的理解：Batch Size定义：一次训练所选取的样本数。Batch Size的大小影响模型的优化程度和速度。同时其直接影响到GPU内存的使用情况，假如你GPU内存不大，该数值最好设置小一点。为什么要提出Batch Size？在没有使用Batch Size之前，这意味着网络在训练时，是一次把所有的数据输入网络中，然后计算它们的梯度进行反向传播，由于在计算梯度时使用了整个数据库，所以计算得到的梯
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2019-10-18 13:08:00
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发展历史1.bagging算法Leo Breiman[1]在1994年提出了bagging算法，给定一个大小为 n的训练集D，Bagging算法从中均匀、有放回地选出 m个大小为 n’的子集，作为新的训练集。在这m个训练集上使用分类、回归等算法，则可得到m个模型，再通过取平均值、取多数票等方法，即可得到Bagging的结果。2.dropoutHinton[2]在2012年提出了dropout的训练
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2023-10-15 07:08:53
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1）Batch Size（批尺寸）：一次训练所选取的样本数。 Batch Size的大小影响模型的优化程度和速度，同时其直接影响到GPU内存的使用情况。假如你GPU内存不大，该数值最好设置小一点。 为什么要提出Batch Size？ 在没有使用Batch Size之前，这意味着网络在训
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2023-09-17 10:17:09
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前言 当我们要训练一个已经
原创
2023-07-25 20:11:31
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【卷积神经网络中涉及的训练参数与超参数概念理解】文前白话Ⅰ、 网络超参数1. 输入图像大小2. 卷积层超参数卷积核尺寸、卷积核数量、卷积的步长3. 池化层超参数池化核尺寸、池化步长、池化方式Ⅱ 、网络训练、优化超参数1、Epoch、Batch、Batch_size、Iteration（迭代）、学习率 Ir2.神经网络优化的改善方法reference 文前白话在深度学习领域，参数（paramete
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2023-10-27 08:11:20
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神经网络中Batch Size的理解直观的理解： Batch Size定义：一次训练所选取的样本数。 Batch Size的大小影响模型的优化程度和速度。同时其直接影响到GPU内存的使用情况，假如你GPU内存不大，该数值最好设置小一点。为什么要提出Batch Size？ 在没有使用Batch Size之前，这意味着网络在训练时，是一次把所有的数据（整个数据库）输入网络中，然后计算它们的梯度进行反向
我们试图更好地理解批量大小对训练神经网络的影响。...
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2021-10-08 18:08:12
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什么是批归一化BN是由Google于2015年提出，这是一个深度神经网络训练的技巧，它不仅可以加快了模型的收敛速度，而且更重要的是在一定程度缓解了深层网络中“梯度弥散”的问题，从而使得训练深层网络模型更加容易和稳定。所以目前BN已经成为几乎所有卷积神经网络的标配技巧了。怎么进行批归一化Batch Normalization（简称BN）就是对每一批数据进行归一化，对于训练中某一个batch的数据{x
1、迭代 理解迭代，只需要知道乘法表或者一个计算器就可以了。迭代是 batch 需要完成一个 epoch 的次数。记住：在一个 epoch 中，batch 数和迭代数是相等的。比如对于一个有 2000 个训练样本的数据集。将 2000 个样本分成大小为 500 的 batch，那么完成一个 epoch 需要 4 个 iteration。2、批量 批量，即Batch，是深度学习中的一个重要概念。批量
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2023-08-08 07:08:16
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题目背景人工神经网络（Artificial Neural Network）是一种新兴的具有自我学习能力的计算系统，在模式识别、函数逼近及贷款风险评估等诸多领域有广泛的应用。对神经网络的研究一直是当今的热门方向，兰兰同学在自学了一本神经网络的入门书籍后，提出了一个简化模型，他希望你能帮助他用程序检验这个神经网络模型的实用性。题目描述在兰兰的模型中，神经网络就是一张有向图，图中的节点称为神经元，而且两
1.什么是batchbatch，翻译成汉语为批（一批一批的批）。在神经网络模型训练时，比如有1000个样本，把这些样本分为10批，就是10个batch。每个批（batch）的大小为100，就是batch size=100。 每次模型训练，更新权重时，就拿一个batch的样本来更新权重。2.神经网络训练中batch的作用（从更高角度理解）从更高的角度讲，”为什么神经网络训练时有batch？“，需要先
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2023-07-04 14:49:13
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# 训练神经网络如何确定batch size
在神经网络的训练过程中，一个重要的超参数是批大小（batch size），它决定了每次迭代中用于更新模型权重的样本数量。正确选择合适的批大小可以显著影响模型的训练速度和性能。本文将介绍一种基于经验和实验的方法来确定合适的批大小。
## 问题背景
假设我们需要训练一个分类模型来识别手写数字。我们已经收集了大量的手写数字图像数据集，并通过神经网络进行
原创
2023-07-08 13:50:28
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令?(?; ?)表示一个深度神经网络，? 为网络参数，在使用小批量梯度下降进 行优化时，每次选取? 个训练样本?? = {(, )}，k = [1,..., K]．第? 次迭代（Iteration） 时损失函数关于参数? 的偏导数为:其中ℒ(⋅)为可微分的损失函数，? 称为批量大小（Batch Size
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2023-10-02 07:41:58
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# 卷积神经网络中卷积核的选择方案
## 引言
卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，CNN）是一种广泛应用于计算机视觉任务的深度学习算法。在CNN中，卷积核（卷积滤波器）扮演着至关重要的角色，它能够提取图像的特征并用于分类、检测、分割等任务。因此，如何选择合适的卷积核对于CNN的性能至关重要。
本文将基于卷积神经网络中卷积核如何选取，提出一个项目方案，旨在
原创
2023-08-13 06:34:50
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论文Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal Covariate Shift简述：由于训练过程中各层输入的分布随前一层参数的变化而变化，会导致训练速度的下降（低学习率和注意参数初始化）且很难去训练模型。为此作者提出Batch Normalization，解决在训练过程中，中间层数据分布发
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2023-08-13 15:12:04
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关于神经网络epoch和batch的理解理解粗浅，仅为个人想法，提前感谢指正。epoch一个epoch代表全部数据进入网络一次，这个时候，整个网络结构只对这批数据全部走完一次，损失函数的下降还不够，因此需要多次epoch。需要多少个epoch才能使得网络训练到较为合理的地步，暂时没有定论，具体问题具体分析。batchbatch指的是将一个epoch(所有数据)分割成几份，每份的大小为batch s
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2023-09-08 15:01:27
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1、二维卷积层卷积神经网络（convolutional neural network）是含有卷积层（convolutional layer）的神经网络。1.1二维互相关运算虽在二维卷积层中，一个二维输入数组和一个二维核（kernel）数组通过互相关运算输出一个二维数组。图中：输入是一个高和宽均为3的二维数组。我们将该数组的形状记为\(3 \times 3\)或（3，3）。核数组的高和宽分别为2。该
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2023-07-24 15:21:04
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