卷积神经网络CNN的结构一般包含这几个层：输入层：用于数据的输入 卷积层：使用卷积核进行特征提取和特征映射 激励层：由于卷积也是一种线性运算，因此需要增加非线性映射 池化层：进行下采样，对特征图稀疏处理，减少数据运算量。 全连接层：通常在CNN的尾部进行重新拟合，减少特征信息的损失 输出层：用于输出结果当然中间还可以使用一些其他的功能层:归一化层（Batch Normalization）：在CNN
转载
2024-02-20 07:58:17
87阅读
怎么根据cnn网络的参数和输入图片大小，计算一个cnn网络的输出呢，下面来说明一下 现在做如下假设n：表示图像尺寸，比如图像尺寸为n*n*3f：表示卷积核尺寸，比如卷积核尺寸为f*f，可以用filter表示卷积核s：表示步进，卷积核一次移动多少个像素p：表示填充数目，表示一边填充p列像素，2p表示左右各填充p列像素，同样，在行上表示一边填充p行像素，2p表示上下各填充p行像素 于是我们就可以得到如
转载
2024-03-27 12:50:35
127阅读
在日常的数据库设计与应用中，使用`DECIMAL`类型进行精确数值存储是一个常见需求。然而，在某些情况下，`DECIMAL`值中会出现大量的尾部零，影响数据的呈现与使用。我在这篇文章中，将系统地探讨解决`DECIMAL出现很多0`问题的过程，分享从技术定位到实战对比的一系列思考与方法。
## 背景定位
早期数据库设计时，采用浮点数类型来处理数值，但这往往会引入精度问题，尤其是在财务应用中。随着
本文适用于那些参与CNN架构设计的工程师和研究人员，他们厌倦了盲目尝试和错误，可以从CNN主干中选择哪些特征图以改善其模型的性能，而宁愿从早期开始设计过程的步骤，以使特征图的空间比例轮廓与训练数据集中的对象尺寸相匹配。抽象在这篇文章中，我们使用派生的数学框架，对卷积层的接收场(感受野)和多尺度卷积特征图的特征进行了形式化处理。使用发达的数学框架，我们在不同的卷积和合并操作下计算特征图的接受场和空间
转载
2024-10-11 14:31:53
25阅读
title: CNN中channel的理解Channelchannel 翻译 通道 最开始我的理解是图像的通道数，例如彩色图像的channel=3，灰度图像channel=1 在学习CNN的时候看网上的博文说一般的channel = 32 o r64 我这就很不理解我们所接触的不就是灰度图像和彩色图像吗？不就是channel要么等于1要么等于3吗？ 随后我就在网上查阅了很多资料看了很多文章，终于理
1.边界检测示例假如你有一张如下的图像，你想让计算机搞清楚图像上有什么物体，你可以做的事情是检测图像的垂直边缘和水平边缘。 如下是一个6*6的灰度图像，构造一个3*3的矩阵，在卷积神经网络中通常称之为filter，对这个6*6的图像进行卷积运算，以左上角的-5计算为例 3*1+0*0+1*-1+1*1+5*0+8*-1+2*1+7*0+2*-1 = -5 其它的
转载
2024-08-08 21:58:23
33阅读
# jQuery乘法算出很多0
在编程中，我们经常需要进行数字的乘法运算。然而，当我们在使用jQuery进行乘法运算时，有时候会遇到一个奇怪的问题：结果会出现很多0。这看起来可能很令人困惑，但实际上却是一个非常简单的问题，只需理解jQuery中的一些基本知识，就能轻松解决。
## 问题背景
让我们来看一个简单的例子：
```javascript
var result = 9.2 * 3;
原创
2023-07-27 11:23:35
141阅读
前言很多时候我们向要通过Intent传递数据，数据少了还好，但要是数据多了就麻烦了，比如通过Intent将一个对象中的数据传入到下一个活动中，一个一个put很麻烦，那有什么办法能够帮助我们避免这些操作呢？这就是我们接下来要讲的——通过实现Serializable或Parcelable接口来传递对象。基本操作就是实现Serializable或Parcelable接口，并将对象作为额外数据（extra
# MySQL中的乘法和小数问题
在MySQL中进行数学运算时，我们常常会遇到乘法运算后产生意外的浮点数精度问题，比如出现过多的零。这种现象在处理货币、小数等数值时尤为重要。了解如何在MySQL中正确处理这些问题，可以提高数据的准确性和系统的可靠性。本文将探讨这种现象的原因，并提供解决方案和代码示例。
## 问题的根源
当我们在MySQL中进行乘法操作时，尤其是涉及到小数或浮点数的计算，结果
原创
2024-09-25 06:00:14
40阅读
CNN——Convolutional Neural Network
卷积神经网络简介特点 将大数据量的图片降维成小数据量有效保留图片特征应用领域 人脸识别、自动驾驶、无人安防CNN解决的问题 图像的数据量太大，导致成本很高，效率很低图像在数字化的过程中容易丢失特征（其实就对应了两个特点）下面具体看一下这两个问题数据量大图像是由很多像素构成的，每
转载
2024-04-08 10:40:04
60阅读
一般而言，深度卷积网络是一层又一层的。
解析：一般而言，深度卷积网络是一层又一层的。层的本质是特征图, 存贮输入数据或其中间表示值。一组卷积核则是联系前后两层的网络参数表达体, 训练的目标就是每个卷积核的权重参数组。描述网络模型中某层的厚度，通常用名词通道channel数或者特征图feature map数。不过人们更习惯把作为数据输入的前层的厚度称之为通
转载
2024-05-22 20:01:40
44阅读
# 如何处理Python中输出变量小数很多的问题
在使用Python进行数据处理或者数学计算时，我们经常会遇到输出变量小数过多的情况，这不仅会让结果难以阅读，也会影响计算结果的准确性。那么，我们该如何处理Python中输出变量小数很多的问题呢？接下来，我们将介绍几种常用的方法来解决这个问题。
## 1. 使用round()函数进行四舍五入
在Python中，我们可以使用round()函数对小
原创
2024-04-07 06:19:17
150阅读
新手，有问题的地方请大家指教训练集的数据有属性和标签同类即同标签的数据在属性值方面一定具有某种相似的地方，用距离来描述这种相似的程度k=1或则较小值的话，分类对于特殊数据或者是噪点就会异常敏感，容易将测试的数据分成和特殊数据一类或者分成和错误数据一类k值很大的话，对于在训练集中占比很大的数据对这个未知数据的分类贡献会比一般数据大，存在以全概篇，容易分错《机器学习实战》书上说的是K值是不大于20的书
LeNet-5LeNet-5是一个较简单的卷积神经网络。输入的二维图像，先经过两次卷积层到池化层，再经过全连接层，最后使用softmax分类作为输出层。1、INPUT层-输入层输入图像的尺寸统一归一化为32*32。2、C1层-卷积层3、S2层-池化层（下采样层）采样方式：4个输入相加，乘以一个可训练参数，再加上一个可训练偏置。结果通过sigmoid4、C3层-卷积层第二次卷积的输出是C
转载
2024-05-02 16:10:05
156阅读
LeNetCNN的开山之作，是LeCun在98年解决手写是数字识别任务时提出的，从那时起CNN的基本架构就定下来了：卷积、池化、全连接层。网络结构如图 3.1 所示，最早的 LeNet 有 7 层网络，包括 3 个卷积层， 2 个池化层，2 个全连接层，其中输入图像的尺寸是 32x32。C1 层为卷积层，有 6 个 5*5 的卷积核，原始图像送入卷积层，因此生成了6 个（32-5+1） x（32-
转载
2024-08-12 11:47:32
58阅读
# Java中mapToDouble方法包含很多0的原因及使用技巧
在Java编程中，我们经常会使用集合来存储数据并对这些数据进行处理。其中，Java 8引入了流式处理（Stream API），使得数据处理更加简洁高效。在流式处理中，经常会用到`mapToDouble`方法来将集合中的数据映射成`double`类型数据。然而，有时候我们会发现`mapToDouble`方法返回的结果会包含很多0，
原创
2024-04-18 06:33:12
758阅读
一、前言在工作中经常要与mysql打交道，但是对mysql的各个字段类型一直都是一知半解，因此写本文总结记录一番。二、简介对于int类型的一些基础知识其实上图已经说的很明白了，在这里想讨论下常用的int(11)代表什么意思，很长时间以来我都以为这代表着限制int的长度为11位，直到有天看到篇文章才明白，11代表的并不是长度，而是字符的显示宽度，在字段类型为int时，无论你显示宽度设置为多少，int
第11章 卷积神经网络（CNNs） 我们回顾了整个机器学习和深度学习知识，现在我们学习CNNs（Convolutional Neural Networks）以及它在深度学习中的作用。在传统的前馈神经网络中，输入层的每一个神经元都与下一层的每一个输入神经元相连，我们称之为FC（fully-connected，全连接）层。但是，在CNNs中，
一.理解fast-rcnn到faster-rcnn的结构如果不理解faster-rcnn的结构就去看代码是不可能看懂的，faster-rcnn是在fast-rcnn的基础上改进的。那么我们就先从fast-rcnn开始(文字是跟着图片描述的)1. 选择性搜索Selective Search（SS）在图片中获得大约2000个候选框，使用的方法是Selective Search（SS）(Reg
转载
2024-09-28 23:10:57
41阅读
问题：10个卷积核，得到10个feature map， 那么输入图像为RGB三个通道呢，输出就为 30个feature map 吗， 答案肯定不是的， 输出的个数依然是 卷积核的个数。 可以查看常用模型，比如lenet 手写体，Alex imagenet 模型， 每一层输出feature map 个数 就是该层卷积核的个数。1、一通道 多个卷积核卷积过程 2、 多通道的多个卷积核下图展示了在四个通
转载
2024-09-06 06:49:18
54阅读
