搭建的是如下图所示的二层神经网络。输入层的神经元个数由图片的维度决定，教程中使用的是32x32x3的彩色图片，然后灰度化，得到32x32的灰度图，故输入层神经元个数是1024个，隐藏层神经元个数可以自己指定，教程中指定为128个，由于是数字识别任务，故有10个数字，故输出层神经元个数为10。为了考虑内存的限制，本教程分批量训练图片，每次100张，故每一次训练，输入层矩阵为100x1024，经过第一
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2024-06-16 17:47:48
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### 某些类别中数据量达到一定程度时如何提升数据指标
# 在项目初期，数据量在几千到几万之间时（不同模型之间数据量不同），
# 使用fasttext模型会有较好的效果；但随着有些模型的数据样本量增长较快，
# 当数据量达到百万级别时，fasttext模型的效果开始出现下降趋势，
# 通过我们的实验，原因可能由于fasttext本身的模型过于简单，
# 无法对我们当前的数据有较好的拟合和泛化能力，
全连接层PyTorch中的全连接层（Fully Connected Layer）也被称为线性层（Linear Layer），是神经网络中最常用的一种层。全连接层将输入数据的每个元素与该层中的每个神经元相连接，输出结果是输入数据与该层的权重矩阵相乘，并加上该层的偏置向量。假设我们有一个输入向量x，它的维度是n，全连接层有m个神经元，那么全连接层的输出可以表示为：y = Wx + b其中W是一个m×n
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2024-03-20 10:39:42
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全连接层1、定义 由于每个输出节点与全部的输入节点相连接，这种网络层称为全连接层(Fully-connected Layer)，或者稠密连接层(Dense Layer)，W 矩阵叫做全连接层的权值矩阵，?向量叫做全连接层的偏置 2、实现张量方式实现 在 TensorFlow 中，要实现全连接层，只需要定义好权值张量 W 和偏置张量 b，并利用TensorFlow 提供的批量矩阵相乘函数 tf.ma
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2024-04-19 13:58:17
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关于激活函数： Relu优点： Relu函数速度块：无需计算sigmoid中的指数倒数，relu函数就是max(0, x),计算代价小减轻梯度消失：在神经网络反向传播时，sigmoid函数求梯度之后会逐渐变小，而Relu函数的梯度是一，会减小梯度消失。稀疏性：可以看到，Relu在输入小于零时，输出也为零，这意味着函数不激活，从而更加稀疏。 全连接层（Fully conected conection
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2024-05-09 08:07:58
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刘二大人 PyTorch深度学习实践 笔记 P10 卷积神经网络（基础篇）1、基本概念2、卷积I 卷积运算过程II paddingIII stride=2 步长为2，有效降低图像的W HIV 下采样 max pooling layer 最大池化层，没有w，2 * 2的max pooling，默认stride=2V 运算迁移到GPU3、一个简单的卷积神经网络示例：利用卷积神经网络来处理Minist
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2024-04-07 20:57:03
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梯度消失与爆炸的由来一般来说全连接网络的结构示意图如上：我们先来看w2的梯度： 可以看到，梯度的值严重依赖于中间层的输出值。因此，我们必须控制这种输出的范围。 才能够让我们各个层的标准差处于正常范围。Xavier 初始化方差一致性：保持数据尺度维持在恰当的范围，通常方差为1.激活函数：饱和函数，如Sigmoid,Tanh同时考虑了前向传播和反向传播的数据尺度问题。最后我们得到权值的方差应该为：其中
1.全连接层：将feature maps平坦化，转化为一维，每一个数乘以各类别的权重（通过训练得到）得到结果是某个类别的概率卷积核可以是立体的，高维的怎么跟上面讲的不一样呢？上面不是平坦化成一维再乘以各自的权重吗？其实是一样的，只不过知乎上的将该过程变成了矩阵运算，不展开直接与权重矩阵卷积。比如知乎上讲的是将前面得到的特征如7*7*5与4096个7*7*5的神经元（同样大小同样深度的权重矩阵（神经
Tensorflow，cnn，dnn中的全连接层的理解上一篇我们讲了使用cnn实现cifar10图像分类，模型经过隐藏层中的卷积、归一化、激活、池化之后提取到主要的特征变量，就会到全连接层，那么全连接层是什么意思呢？通过自己的努力终于理解了全连接层的意思。1. 全连接层 以上图为例，我们仔细看上图全连接层的结构，全连接层中的每一层都是由许多神经元组成的。他是怎么把 3 * 3 * 5 的输出 转换
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2024-06-10 10:21:34
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神经网络前后传输 CNN中卷积、池化的前向与反向传播：CNN卷积神经网络和反向传播（公式标出）CNN卷积（总结）CNN的反向传播CNN中感受野的计算感受野（receptive field）是怎样一个东西呢，从CNN可视化的角度来讲，就是输出featuremap某个节点的响应对应的输入图像的区域就是感受野。比如我们第一层是一个33的卷积核，那么我们经过这个卷积核得到的featuremap中的每个节点
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2024-07-23 20:53:08
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1*1卷积和全连接层的区别1.全连接层全连接层的输入是一维数组，多维数组需先进行Flatten进行一维化处理，然后连接全连接层。全连接层的每一个结点都与上一层的所有结点相连，用来把前边提取到的特征综合起来。由于其全相连的特性，一般全连接层的参数也是最多的。全连接图结构如下。其中，x1、x2、x3为全连接层的输入，a1、a2、a3为输出，有全连接层参数计算权值参数=输入一维数组大小*全连接层输出结点
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2024-02-23 11:48:31
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理解为什么要将全连接层转化为卷积层1.全连接层可以视作一种特殊的卷积考虑下面两种情况：特征图和全连接层相连，AlexNet经过五次池化后得到7*7*512的特征图，下一层全连接连向4096个神经元，这个过程可以看做有4096个7*7*512的卷积核和7*7*512的特征图进行卷积操作，最终得到1*1*4096的特征图，等价与全连接得到4096个神经元。全连接层和全连接层相连，AlexNet的再下一
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2024-08-28 20:10:37
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tflearn学习笔记常见函数解释tflearn.fully_connectedflatten使传入的张量变平 池化层/降采样层：Pooling Layer 标准化层（Normalization Layer）： Batch Normalization解决了反向传播过程中的梯度问题（梯度消失和爆炸） LRN（Local Response Normalization）(计算某个位置) 全连接
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2024-07-30 13:36:49
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传输层最重要的是 TCP 和 UDP 协议，所以这儿整理的主要是对这两种协议的原理和常见故障分析。1 基本原理TCP 提供了面向连接的可靠传输服务。要优化 TCP，我们首先要掌握 TCP 协议的基本原理，比如流量控制、慢启动、拥塞避免、延迟确认以及状态流图（如下图所示）等。掌握这些原理后，就可以在不破坏 TCP 正常工作的基础上，对它进行优化。UDP 不提供复杂的控制机制，利用 IP 提供面向「无
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2024-08-03 15:24:23
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全连接层到底什么用？我来谈三点。全连接层(fully connected layers，FC)在整个卷积神经网络中起到“分类器”的作用。如果说卷积层、池化层和激活函数层等操作是将原始数据映射到隐层特征空间的话，全连接层则起到将学到的“分布式特征表示”映射到样本标记空间的作用。在实际使用中，全连接层可由卷积操作实现：对前层是全连接的全连接层可以转化为卷积核为1x1的卷积；而前层是卷积层的全连接层可以
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2024-06-07 06:29:28
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文章目录深度学习参数Params、FLOPs与MCA计算公式1. 深度学习参数（Params）1.1 全连接层1.2 卷积层2. 浮点运算次数（FLOPs）2.1 全连接层2.2 卷积层3. 矩阵乘法加法（MCA）3.1 全连接层3.2 卷积层4. 总结 深度学习参数Params、FLOPs与MCA计算公式本教程将详细介绍深度学习中的参数（Params）、浮点运算次数（FLOPs，即Floati
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2024-04-27 13:58:51
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目录说明全连接层FC，全连接NN卷积Convolutional模型占用显存的计算 为了更好的说明问题，\另一个文中进行说明，本文内容都是一些概念/理论的东西，都是抄的。说明kernel == filterfeature map ×ｎ == outputDepth == channel符号参数说明Wi / Hi / CiWidth / Height / Depth of inp
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2024-03-26 15:29:23
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1.怎样将全连接层转换为卷积层？首先，我们需要了解全连接层和卷积层之间有啥区别。卷积层与全连接层卷积层的特点：稀疏连接，权值共享 全连接层的特点：每个神经元都和上一层的所有神经元相连接两者的共同点：都是由上一层的输出与参数矩阵相乘从而得到下一层的输入所以我们得以得到结论，全连接层和卷积层实际上是可以相互转换的。我们来看下面的这个例子：如下图所示：卷积层的输出为 7×7×512，即每个 featur
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2024-09-06 00:03:41
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数据的训练集放在train文件夹下，测试集放在test文件夹下，其中train文件夹下的图片命名方式为cat.0.jpg，一直到cat.12499.jpg，然后是dog.0.jpg直到dog.12499.jpg，共25000张图片。测试集图片命名格式为1.jpg~12500.jpg共12500张图片。我们需要用训练集对模型进行训练，然后在测试集上“考试”，提交kaggle查看考试结果
1.背景介绍生成对抗网络(Generative Adversarial Networks，GANs)是一种深度学习算法，由伊戈尔· goodsri(Ian Goodfellow)等人于2014年提出。GANs 由两个相互对抗的神经网络组成：生成器(Generator)和判别器(Discriminator)。生成器的目标是生成实际数据分布中未见过的新样本，而判别器的目标是区分这些生成的样本与实际数据
