CNN框架：池化层（pooling layer)也叫做子采样层（subsampling layer），其作用是进行特征选择，降低特征数量，并从而减少参数数量。为什么conv-layer之后需要加pooling_layer?卷积层【局部连接和权重共享】虽然可以显著减少网络中连接的数量，但特征映射组中的神经元个数并没有显著减少。如果后面接一个分类器，分类器的输入维数依然很高，很容易过拟合。为了解决这个
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2024-03-19 13:41:05
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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28*28*1的特征图，上图
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2024-04-26 15:27:51
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1.如何理解卷积层和池化层？ 卷积神经网络（Convolutional Neural Layer, CNN)，除了全连接层以外（有时候也不含全连接层，因为出现了Global average pooling），还包含了卷积层和池化层。卷积层用来提取特征，而池化层可以减少参数数量。卷积它是使用卷积层（Convolutional layers）的神经网络，基于卷积的数学运算。卷积层由一组滤波器
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2024-01-02 14:35:00
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1、池化层的作用在卷积神经网络中，卷积层之间往往会加上一个池化层。池化层可以非常有效地缩小参数矩阵的尺寸，从而减少最后全连层中的参数数量。使用池化层即可以加快计算速度也有防止过拟合的作用。 2、为什么max pooling要更常用？通常来讲，max-pooling的效果更好，虽然max-pooling和average-pooling都对数据做了下采样，但是max-pooling感觉更像是
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2024-03-26 08:03:05
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概述深度学习中CNN网络是核心，对CNN网络来说卷积层与池化层的计算至关重要，不同的步长、填充方式、卷积核大小、池化层策略等都会对最终输出模型与参数、计算复杂度产生重要影响，本文将从卷积层与池化层计算这些相关参数出发，演示一下不同步长、填充方式、卷积核大小计算结果差异。一：卷积层卷积神经网络(CNN)第一次提出是在1997年，杨乐春（LeNet）大神的一篇关于数字OCR识别的论文，在2012年的I
原创
2018-04-27 08:58:16
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在这里不想去介绍，什么是卷积？什么是池化？本文关注以下四个问题： 卷积层的作用？ 池化层的作用？ 卷积层的卷积核的大小选取？ 池化层的参数设定？引出的另外两个问题： 全链接层的作用？ 1*1的卷积核的作用？ 卷积神经网络为什么效果这么好？卷积层的作用？总结如下：提取图像的特征，并且卷积核的权重是可以学习的，由此可以猜测，在高层神经网络中，卷积操作能突破传统滤波器的限制，根据目标函数提取出想要的特征
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2024-04-30 03:58:18
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构建了最简单的网络之后，是时候再加上卷积和池化了。这篇，虽然我还没开始构思，但我知道，一定是很长的文章。
卷积神经网络（Convolutional Neural Layer, CNN)，除了全连接层以外（有时候也不含全连接层，因为出现了Global average pooling），还包含了卷积层和池化层。卷积层用来提取特征，而池化层可以减少参数数量。
卷积层
先谈一下卷积层的工作原理。
我们
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2019-08-18 17:20:00
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常见的池化层它实际上是一种形式的降采样。有多种不同形式的非线性池化函数，而其中“最大池化（Max pooling）”是最为常见的。它是将输入的图像划分为若干个矩形区域，对每个子区域输出最大值。直觉上，这种机制能够有效地原因在于，在发现一个特征之后，它的精确位置远不及它和其他特征的相对位置的关系重要。池化层会不断地减小数据的空间大小，因此参数的数量和计算量也会下降，这在一定程度上也控制了过拟合。通常
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2024-03-14 07:06:41
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卷积神经网络（convolutional nural network ）：更能保留输入的空间结构CNN的一些历史： 感知机（perceptron） 多层感知机（multilayer perceptron networks） 反向传播 AlexNet：与LetNet-5看上去差别不大，只是扩展得更大、更深。重点是能充分利用大量数据，也充分发挥了GPU并行计算能力的优势全连接层与卷积层的对比：卷积层的
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2024-06-09 06:42:04
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（1） 全连接层 全连接层进行了信息的转化（2）卷积层卷积层进行信息的提取（3）池化层池化更多的是信息的压缩池化层大大降低了网络模型参数和计算成本，也在一定程度上降低了网络过拟合的风险。概括来说，池化层主要有以下五点作用：增大网络感受野抑制噪声，降低信息冗余降低模型计算量，降低网络优化难度，防止网络过拟合使模型对输入图像中的特征位置变化更加鲁棒主要种类有：1. Max Pooling(最
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2023-11-26 14:08:48
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卷积神经网络由输入层、卷积层、激活函数、池化层、全连接层组成，即INPUT + CONV + RELU + POOL + FC 一、卷积层 卷积层的作用是：提取特征是对图像的一个邻域进行卷积得到图像的邻域特征，池化层是使用pooling技术将小邻域内的特征点整合得到新的特征。二、池化层： 在完成卷积特征提取之后，对于每一个隐藏单元，它都提取到(r-a+1)*(c-b+1)个特征
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2024-03-20 14:33:11
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2023.2.7一、池化层：池化是缩小高、长方向上的空间运算。如图，，Max池化的处理步骤，2×2的区域集约成1个元素，缩小空间大小；除了图中的Max池化之外，还有Average池化等。相对于Max池化是从目标区域中取出最大值，Average池化是计算目标区域的平均值。在图像识别领域，一般使用Max池化。 可以很明显的看到，池化的窗口步幅为2，所以2×2的窗口移动间隔2个元素
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2023-12-21 09:58:17
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1. 池化层的概念池化是缩小高、长方向上的空间的运算。比如，如图7-14 所示，进行将 2 × 2 的区域集约成 1 个元素的处理，缩小空间大小。 图7-14 的例子是按步幅 2 进行 2 × 2 的 Max池化 时的处理顺序。Max池化 是获取最大值的运算，“2 × 2”表示目标区域的大小。如图所示，从 2 × 2 的区域中取出最大的元素。此外，这个例子中将步幅设为了 2，所以 2 × 2 的窗
目录池化层为什么引入池化层概述为什么采用最大值方法实现过程全连接层概述全连接转为卷积卷积网络的结构总结层的组合模式 池化层为什么引入池化层通常，卷积层的超参数设置为：输出特征图的空间尺寸等于输入特征图的空间尺寸。这样如果卷积网络里面只有卷积层，特征图空间尺寸就永远不变。虽然卷积层的超参数数量与特征图空间尺寸无关，但这样会带来一些缺点。空间尺寸不变，卷积层的运算量会一直很大，非常消耗资源。卷积网络
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2024-09-05 13:01:44
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一、整体架构CNN新出现卷积层（Convolution层）和池化层（Pooling层）全连接（fully-connected）为相邻层的所有神经元之间都有连接，用Affine层实现全连接层，如下图所示，全连接的神经网络中，Affine 层后面跟着激活函数 ReLU 层（或者 Sigmoid 层）。这里堆叠了 4 层“Affine-ReLU”组合，然后第 5 层是 Affine 层，最后由 Soft
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2024-06-09 09:52:01
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池化层很久之前已经介绍了,这里回顾复习一下。池化层一般是夹在卷积层中间，用于数据压缩和参数压缩，减少过拟合，提高所提取特征的鲁棒性，同时可以提高计算速度。池化通常有两种——MAX和AVERAGE。最常用的是最大池化，下图是Max池化的一个示例：想象一下，对于一些像素很大的图片，在每个区域进行最大池化操作，那么数字越大，代表越容易被探测到，就可以作为该区域的特定特征。所以最大化运算的实际作用就是，如
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2024-05-21 16:21:16
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深入理解CNN卷积层、池化层、全连接层 文章目录深入理解CNN卷积层、池化层、全连接层卷积层(Convolution)池化层(Pooling)全连接层(Fully connected)全连接层到底什么用？接下来再主要谈谈全连接层的意义 东拼西凑看到的各种观点，在此记录一下，谢谢各位大佬，侵删~卷积神经网络是通过神经网络反向传播自动学习的手段，来得到各种有用的卷积核的过程。卷积神经网络通过卷积和池化
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2023-12-06 23:32:50
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(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28*28*1的特征图，上图是用了两个filter得到了两个特征图；我们通常会使用多层卷积层来得到更深层次的特征图。如下：关于卷积的过程图解如下：输
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2024-06-07 11:28:14
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卷积层：提取特征。池化层：减小卷积核的尺寸，用来降维。全连接层：实现分类（Classification），在很多分类问题需要通过softmax层进行输出https://www.zhihu.com/question/276307619/answer/387253014深入理解卷积层，全连接层的作用意义 - 程序员大本营...
原创
2022-05-03 08:43:52
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一、卷积神经网络（CNN）1、常见的CNN结构有：LeNet-5、AlexNet、ZFNet、VGGNet、ResNet等。目前效率最高的是ResNet。2、主要的层次： 数据输入层：Input Layer 卷积计算层：CONV Layer ReLU激励层：ReLU Incentive Layer（功能就是和激活函数一样，具有非线性的能力） 池化层：Pool
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2024-03-21 10:18:07
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