卷积神经网络_（1）卷积层和池化层学习卷积神经网络（CNN）由输入层、卷积层、激活函数、池化层、全连接层组成，即INPUT-CONV-RELU-POOL-FC(1)卷积层：用它来进行特征提取，如下：输入图像是32*32*3，3是它的深度（即R、G、B），卷积层是一个5*5*3的filter(感受野)，这里注意：感受野的深度必须和输入图像的深度相同。通过一个filter与输入图像的卷积可以得到一个2
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2024-04-02 15:50:51
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1.引言
介绍CNN（Convolutional Neural Networks）概念。
详细介绍CNN所涉及到的数学公式以及如何理解这些数学公式。
CNN的实际应用与优缺点。
结合tensorflow快速实现CNN架构。
2.CNN架构与涉及到的概念2.1卷积的概念 卷积在图像处理中用于平滑窗口，滤波去噪等操作。在CNN中是为了提取特征。将像素级别
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2024-03-22 14:08:44
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一、常规卷积操作假设有一个3×3大小的卷积层，其输入通道为3、输出通道为4。 那么一般的操作就是用4个（333）的卷积核来分别同输入数据卷积，得到的输出是只有一个通道的数据。之所以会得到一通道的数据，是因为刚开始3×3×3的卷积核的每个通道会在输入数据的每个对应通道上做卷积，然后叠加每一个通道对应位置的值，使之变成了单通道，那么4个卷积核一共需要(3×3×3)×4 =108个参数。二、深度可分离卷
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2024-03-19 13:45:27
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文章目录主要部件一、全连接层二、卷积层三、池化层反向传播过程中四、误差的计算五、误差的反向传播六、权重的更新 反向传播（Back Propagation，BP）算法 尽可能使用GPU，提速明显主要部件一、全连接层实例：利用BP神经网络做车牌数字识别预处理 上图分别为：原始RGB图像–>灰度化–>二值化处理得到黑白图像使用5行3列的窗口在二值化处理过后的图像上进行滑动，计算白色像素所占
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2024-09-27 19:50:11
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卷积神经网络CNN卷积神经网络（Convolutional Neural Network,CNN）是一种前馈神经网络，它的人工神经元可以响应一部分覆盖范围内的周围单元，对于大型图像处理有出色表现。 它包括输入层，隐藏层，输出层，其中，隐藏层有包括卷积层(alternating convolutional layer)和池层(pooling layer)。卷积层用于提取特征，池化层也就是下采样，常见
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2024-03-19 13:40:44
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CNN的概念卷积神经网络（Convolutional Neural Networks / CNNs / ConvNets）与普通神经网络非常相似，它们都由具有可学习的权重和偏置常量(biases)的神经元组成。每个神经元都接收一些输入，并做一些点积计算，输出是每个分类的分数。CNN的结构层次基础的CNN由卷积(convolution), 激活(activation), and 池化(pooling
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2024-03-18 13:51:42
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1.
使用模板处理图像相关概念： 模板：矩阵方块，其数学含义是一种卷积运算。 卷积运算：可看作是加权求和的过程，使用到的图像区域中的每个像素分别于卷积核(权矩阵)的每个元素对应相 &nbs
目录1、什么是卷积2、什么是卷积核3、什么是卷积层4、一个卷基层有多少个参数：5、通道(chennel）怎么理解：6、几个参数:7、如何理解权值共享，减少了神经网络需要训练的参数的个数？最近有一个想法，把基础的东西自己总结一遍，后期有了新的理解不断完善卷积过程：
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2024-03-27 21:18:31
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时间：2019/3/30 内容：卷积和池化课时12：卷积和池化全连接层卷积层 卷积层和全连接层最大的区别是它可以保留空间结构。我们不用将图片像上述用全连接层处理那样将其展开成一个长向量，可以保持图片三维输入的结构 每个卷积核大小是5*5，一共有3个卷积核工作细节： 激活映射里的值就是卷积核在每个位置求得的结果。当我们处理一个卷积层时，我们希望用到多种卷积核。例如下图用到了6个卷积核 那么在CNN中
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2024-08-31 22:20:21
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卷积层的主要目的是滤波。 注意事项： 卷积运算后的输出无论在宽度上还是高度上都比原来的小 核和图片窗口之间进行的是线性的运算 滤波器中的权重是通过许多图片学习的 池化： 池化层和卷积层很类似，也是用一个卷积核在图上移动。唯一的不同就是池化层中核和图片窗口的操作不再是线性的。 最大池化和平均池化是最常见的池化函数。最大池化选取当前核覆盖的图片窗口中最大的数，而平均池化则是选择图片窗口的均值。卷积核
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2024-08-08 11:30:19
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为什么CNN中的卷积核一般都是奇数 为什么CNN中的卷积核一般都是奇奇数*奇数，没有偶数*偶数的？咱们经常见到的多为 3 * 3、5*5;怎么从来没有见过 4*4，6*6 之类的卷积核？无论奇数 or 偶数，都是能够做卷积的呀之前学习的时候真的没有想过这些问题，再复习时，觉得全是 Why?说明之前还是没有搞明白从AlexNet模型的11*11、5*5、3*3，还有VGG开始统一卷积核为3
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2024-04-25 12:00:43
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之前看过很多次相关的讲解，似懂非懂，还总是忘，这次记下来。首先明确几个概念：1、卷积核其实就是一个矩阵（2*2，3*3等等），它的作用就是提取特征2、CNN网络训练时会初始化卷积核的内的权值，而网络训练的目的就是提高卷积核提取特征的能力上图左侧是将每一个参数都全连接到每一个神经元上，若输入参数很多，则会导致计算困难，为了简化计算，选择上图右侧的局部感受野，即每个神经元只管一整张图的一部分，只要所有
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2024-03-20 22:21:32
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一、卷积层的计算4 4的输入矩阵 和 3 3 的卷积核 :在步长（stride）为 1 时，输出的大小为 ( 4 − 3 + 1 ) × ( 4 − 3 + 1)计算公式： ● 输入图片矩阵 大小： ● 卷积核 ： ● 步长： ● 填充大小（padding）：输出图片大小为： ● 步长为2，卷积核为33，p=0的卷积情况如下： 当卷积函数中padding='same’时，会动态调整 值
一、卷积网络基本概念作用：也可以称作为滤波器，是消除噪声(在图像上是指引起较强视觉效果的孤立像素点或像素块)，提取主要研究对象。优点：参数共享利用BP自动学习权重特征缺点：需要大量的有监督数据特征：较浅的卷积层感受野较小，学习到一些局部区域的特征。较深的卷积层具有较大的感受野，能够学习到更加抽象一些的特征(图像更加精华的内容)。具有平移不变性（ translation invariance）图像的
CNN卷积神经网络启发想要识别的物体特征会出现在不同图像的不同区域卷积层卷积神经网络是包含卷积层的神经网络一个卷积层包含多个卷积核用于识别多个图像特征卷积层作用 卷积是一种局部操作，通过一定大小的卷积核作用于局部图像区域获得图像的局部信息。下面以三种边缘卷积核（也可成为滤波器）来说明卷积神经网络中卷积的作用 如图的三种滤波器分别为整体边缘滤波器，横向边缘滤波器和纵向边缘滤波器，试想，若原图像素（x
说明本篇博客记录的是论文Convolutional Neural Networks for Sentence Classification中的实验实现过程，一篇介绍使用CNN对句子进行分类的论文。尽管网上有些代码已经实现了使用CNN进行句子分类(TextCNN),但是是基于Theano来实现的，本文将介绍使用TensorFlow来实现整个论文的实验过程，一方面熟悉使用TensorFlow API,
最近在恶补深度学习相关的基础，在学习卷积神经网络的时候，为了加深对卷积的理解，同时知道其在各个流行框架的底层具体实现过程，查阅了一些资料，下面写出自己的总结和理解！0 目录：CNN中卷积的计算规则卷积在caffe框架下的具体实现（重点理解！！！）1. CNN中卷积的计算规则1.1假设输入图像大小为HxW，卷积核大小：k x k 边界填充: P, 步长: S输出图像H: (H-k+2*
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2024-10-11 14:18:29
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卷积 0的卷积不是0 是因为卷积的时候随机加上了偏置参数 如果不设置 偏置参数那么卷积0就是obias=Falseimport numpy as npimport
原创
2021-11-20 15:56:41
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卷积的本质常规卷积单通道卷积多通道卷积3D卷积转置卷积1x1卷积深度可分离卷积空洞卷积卷积的本质 在具体介绍各种卷积之前，我们有必要再来回顾一下卷积的真实含义，从数学和图像处理应用的意义上来看一下卷积到底是什么操作。目前大多数深度学习教程很少对卷积的含义进行细述，大部分只是对图像的卷积操作进行了阐述。以至于卷积的数学意义和物理意义很多人并不是很清楚，
卷积层：对输入数据应用若干过滤器（高大上的名称就是卷积核），一个输入参数被用来做很多类型的特征提取（《神经网络与深度学习》P118）caffe Convolution层：就是卷积层，是卷积神经网络（CNN）的核心层。层类型：Convolution lr_mult: 学习率的系数，最终的学习率是这个数乘以solver.prototxt配置文件中的base_lr。如果有两个lr_mult,则
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2024-05-16 23:04:15
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