文章目录一.CNN简介二.CNN卷积神经网络-主要层次三.数据输入层1.输入层预处理2.数据增强1. 小数据集存在的问题2. 训练期间添加噪声3. 如何添加噪声4. 添加噪声的提示5. tensorflow.keras API四.卷积计算层1.卷积介绍2.深度学习中的各种卷积3D 卷积（2）转置卷积（去卷积）扩张卷积/空洞卷积（Atrous 卷积）4.可分离卷积4-1、空间可分离卷积4-2、深度
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2023-10-08 14:27:25
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发展历程：leNet - AlexNet - VGG / GoogleNet(Inception) - resNet - denseNet - 剪枝NiN / MSRANet / highwayNet / 【leNet】1998经典的5层网络：( 卷积 + tanh + 池化) * 2 + 全连接 120 + 全连接 84 + outPut 10 （MN
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2024-04-18 14:12:02
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CNN网络结构的发展本文介绍了CNN基本部件以及其在发展过程中的各种网络结构特性和优缺点CNN基本部件介绍局部感受野在图像中局部像素之间的联系较为紧密，而距离较远的像素联系相对较弱。因此，其实每个神经元没必要对图像全局进行感知，只需要感知局部信息，然后在更高层局部信息综合起来即可得到全局信息。卷积操作即是局部感受野的实现，并且卷积操作因为能够权值共享，所以也减少了参数量。池化池化是将输入图像进行缩
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2024-03-26 07:04:16
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文章目录（一）CNN的发展情况（二）多层架构（1）神经网络（2）循环神经网络（3）卷积网络（4）生成对抗网络（5）多层网络的训练（6）迁移学习（7）空间卷积网络（8）CNN 发展中的关键架构（9）时空卷积网络（三）理解 CNN 的构建模块 （一）CNN的发展情况事实上，当前计算机视觉领域的很多成果都是将 CNN 当作黑箱使用，这种做法是有效的，但其有效的原因却非常模糊不清，这严重满足不了科学研究
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2024-03-28 21:47:52
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导言： 自2012年AlexNet在ImageNet比赛上获得冠军，卷积神经网络逐渐取代传统算法成为了处理计算机视觉任务的核心。 在这几年，研究人员从提升特征提取能力，改进回传梯度更新效果，缩短训练时间，可视化内部结构，减少网络参数量，模型轻量化, 自动设计网络结构等这些方面，对卷积神经网络的结构有了较大的改进，逐渐研究出了A
CNN 发展简史 文章目录CNN 发展简史说在前面1. LeNet-5 (1998)2. AlexNet (2012)3. VGG (2014)4. GoogLeNet (2015)5. ResNet (2015)6. Xception (2016)7. Inception-ResNet-v2 (2016)8. ResNeXt-50 (2017)9. Inception v1 - v4 Incep
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2024-08-12 11:53:44
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简介CNN，即卷积神经网络（Convolutional Neural Network），是一种常用于图像和视频处理的深度学习模型。与传统神经网络相比，CNN 有着更好的处理图像和序列数据的能力，因为它能够自动学习图像中的特征，并提取出最有用的信息。CNN 的一个核心特点是卷积操作，它可以在图像上进行滑动窗口的计算，通过滤波器（又称卷积核）和池化层（Max Pooling）来提取出图像的特征。卷积操
CNN 发展历程 • LeNet (1998)：局部感受野 + 池化，第一次真正提出 CNN • AlexNet (2012)：ReLU + Dropout + 数据增强 + GPU，加速深度网络训练 • VGG (2014)：3×3 小卷积堆叠，结构简洁、可扩展 • Inception (2014 ...
文章目录概述CNN的发展历史神经网络发展简史CNN发展简史视觉之外的CNN（CNN Without the the brain stuff）（重点）卷积和池化计算实例 概述在线Latex公式 本节包含三块内容： 1、CNN的发展历史 2、视觉之外的卷积神经网络 3、卷积和池化（重点） 虽然学习了李宏毅的CNN，明白了CNN的构架以及CNN比DNN好在什么地方，但是这里讲的有些内容李的课里面貌似没
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2024-06-28 18:48:57
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CNN发展史早期铺垫神经网络起源Hubel和Wiesel对猫大脑中的视觉系统的研究。各种结构的铺垫1980年，日本
原创
2022-12-26 19:29:54
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CNN的发展历程： 1962年，卷积神经网络的研究起源于Hubel和Wiesel研究毛脑皮层的发现局部互连网络可以有效降低反馈神经网络的复杂性。 1980年，CNN的第一个实现网络：Fukushima为解决模式识别问题基于神经元间的局部连通性和图像的层次组织转而提出的新识别机。 1998年，第一个多层人工神经网络——LeNet5,也是第一个正式的CNN模型（LeCun,用于手写数字分类）。共
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2024-04-25 12:08:11
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在卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）中，往往包含许多种不同的网络层交替组成，主要有卷积层（Convolutional Layer）、池化层（Pooling Layer）、非线性层（ReLU Layer）、全连接层（Fully Connected Layer）等等，本文主要对几种经典的层进行常识介绍，就当成科普吧。其实就是今天不想写论文笔记了，哈哈哈~部
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2023-10-08 07:42:54
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本文学习了YouTube上的一个视频！！！最近在学习使用pytorch框架，涉及到神经网络的定义和构建，此篇用于理解CNN~ Youtube上最受欢迎的卷积神经网络科普视频： How Convolutional Neural Networks work（https://www.youtube.com/watch?v=FmpDIaiMIeA） CNN的结构一般包含以下
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2023-10-07 17:36:35
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CNN架构典型的CNN架构堆叠了一些卷积层（通常每个卷积层都跟随着一个ReLU层），然后是一个池化层，然后是另外几个卷积层（+ReLU），然后是另一个池化层，以此类推。随着卷积网络的不断发展，图像变得越来越小，但是由于卷积层的存在，图像通常也越来越深（即具有更多的特征图）。在堆栈的顶部添加了一个常规的前馈神经网络，该网络由几个全连接层（+ReLU）组成，最后一层输出预测（例如输出估计类概率的sof
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2024-01-08 18:36:04
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在人工的全连接神经网络中，每相邻两层之间的每个神经元之间都是有边相连的。当输入层的特征维度变得很高时，这时全连接网络需要训练的参数就会增大很多，计算速度就会变得很慢，例如一张黑白的 28×28 的手写数字图片，输入层的神经元就有784个，如下图所示： 若在中间只使用一层隐藏层，参数 w 就有 784×15=11760 多个；若输入的是28×28 带有颜色的RGB格式的手写数字图片，输入神经元就有
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2024-05-15 01:33:49
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卷积神经网络–CNN1. 卷积神经网络介绍卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，CNN）是一种包 含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络，是深度学习的代表算法之一。 常见的CNN网络有LeNet-5、VGGNet、GoogleNet、ResNet、 DenseNet、MobileNet等。 CNN主要应用场景： 图像分类、图像分割 、 目标检测 、 自然语言处
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2023-10-08 14:26:30
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CNN(Convolutional Neural Network) 卷积神经网络（简称CNN）最早可以追溯到20世纪60年代，Hubel等人通过对猫视觉皮层细胞的研究表明，大脑对外界获取的信息由多层的感受野(Receptive Field)激发完成的。在感受野的基础上，1980年Fukushima提出了一个理论模型Neocognitron是感受野在人工
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2023-10-08 07:43:52
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网络工程问题是深度学习中比较基础的问题，网络工程的难点在于，缺乏对深度神经网络的理论理解（即常说的黑盒模型），无法根据理论来设计网络结构，实际中更多的是不断的尝试，根据实验反馈出来的结果确定某一结构是不是好的结构。在这些尝试中，CNN是一种非常成功的网络形式，CNN的网络结构迭代速度也非常快，诸如大家所熟知的AlexNet，VGGnet，GoogleNet，ResNet，ResNext，Dense
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2024-08-08 22:20:32
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摘要：本篇文章主要通过Tensorflow+Opencv实现CNN自定义图像分类案例，它能解决我们现实论文或实践中的图像分类问题，并与机器学习的图像分类算法进行对比实验。
作者：eastmount 。一.图像分类图像分类（Image Classification）是对图像内容进行分类的问题，它利用计算机对图像进行定量分析，把图像或图像中的区域划分为若干个类别，以代替人的视觉判断。图像分类的
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2024-05-24 08:29:20
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一、LeNet-5论文：http://yann.lecun.com/exdb/publis/pdf/lecun-01a.pdf这个可以说是CNN的开山之作，由Yann LeCun在1998年提出，可以实现对手写数字、字母的识别。结构如下： LeNet-5图中的 subsampling，即“亚采样”，就是我们前面说的pooling，因为pooling其实就是对原图像进行采样的一个过程。它总
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2023-12-21 10:02:13
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