前面我们说了CNN的一般层次结构, 每个层的作用及其参数的优缺点等内容. 这一节将在前一节的内容的基础上, 讨论CNN中的参数初始化, CNN过拟合的处理方法, 参数学习的方法, CNN的优缺点等内容.一 CNN参数初始化及参数学习方法 和机器学习很多算法一样, CNN在进行训练之前也要进行参数的初始化操作. 我们知道, 在
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2024-02-19 11:03:35
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现在常见的卷积神经网络中卷积核的大小很大程度影响着整个神经网络的参数量。现就这个问题给出一种优化办法，具体数学推导过程如下：说卷积神经网络卷积核的优化之前先简单的介绍一下卷积核的运算过程：设一张图片的像素x*x，卷积核是k*k，步长为s那么经过一层卷积网络后得到图像的像素为，一个7*7的图像经过一个7*7的卷积核提取后的就变成一个1*1像素的图片。那么训练这个模型需要更新49个参数。 当变成3*3
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2023-08-21 23:11:27
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前言，好久不见，大家有没有想我啊。哈哈。今天我们来随便说说卷积神经网络。 1卷积神经网络的优点卷积神经网络进行图像分类是深度学习关于图像处理的一个应用，卷积神经网络的优点是能够直接与图像像素进行卷积，从图像像素中提取图像特征，这种处理方式更加接近人类大脑视觉系统的处理方式。另外，卷积神经网络的权值共享属性和pooling层使网络需要训练的参数大大减小，简化了网络模型，提高了训练的效率。2 卷积神经
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2023-09-27 10:01:17
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1、1943年McCulloch Pitts神经元模型引入的激活函数f可以有效避免仅使用的线性组合，提高了模型的表达率，是模型具有更好的区分度。 常用的激活函数有relu、sigmoid、tanh softmax函数（归一化函数） softmax用于多分类过程中，它将多个神经元的输出，映射到（0,1）区间内，可以看成概率来理解，从而来进行
最近做一个CNN，从0开始调节，终于让准确率提高到了95%。网络结构为，两层卷积，池化，两层卷积，池化，两层全连接：目录打乱优化器BATCHSIZE（重要！)权重初始化其他方法打乱1.千万要对数据进行shuffle，不然准确率低的令人发指。发现某一类别正确率极高，但是数据是平均分布的，怀疑shuffle出错，但是没有。。。优化器2.由于准确率一直很低，怀疑陷入局部最优，也可能是鞍点，所以采用各种优
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2024-01-11 15:38:45
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深度学习—神经网络优化（一） 神经元模型： 用数学公式表示为:,f为激活函数。神经网络是以神经元为基本单元构成的。激活函数： 引入非线性激活因素，提高模型的表达力。常用的激活函数有relu、sigmoid、tanh等。 ①激活函数relu:在tensorflow中，用tf.nn.relu()表示 ②激活函数sigmoid:在tensorflow中用tf.nn.sigmoid()表示 ③激活函数t
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2024-01-11 16:55:50
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研究背景 近几年来，卷积神经网络(Convolutional Neutral Network, CNN)在计算机视觉、自然语言处理以及语音识别等众多领域得到了广泛的应用。然而CNN强大的性能依赖于海量的存储与计算资源。一般来说，CNN通常在离线环境下，使用高性能CPU/GPU集群进行模型训练。然而，出于隐私性、网络延迟以及资源消耗等方面的考虑，我们更倾向于在本地而非远程完成CNN模型
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2023-11-24 16:15:05
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卷积神经网络一般力求能够做到 end to end 的训练, end to end 训练也是目前深度学习的主流. 训练中主要采用 Back Propagation 算法, 而 BP 算法是我们早就学过的梯度下降算法的一种实现. 因此, CNN 中的各种优化算法还是在梯度下降算法上面做手脚, 这篇文章的主要目的是总结和比较深度学习中各种常用的优化算法. 这这篇文章中不会涉及到怎么求(偏)导数, 我
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2023-08-23 12:12:47
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卷积神经网络的深入理解-最优化方法（梯度下降篇）（持续更新）一、更新方向1、随机梯度下降SGD2、动量法3、Nesterov accelerated gradient法（NAG法）二、更新学习率1、Adagrad法三、更新学习率+更新方向1、Adam法 说起最优化方法，我们首先要知道优化目标是什么，优化目标有凸函数和非凸函数两种，而我们要尽可能的寻找相对小的值 凸函数全局最小值=局部最小值 非凸
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2023-10-28 06:10:55
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目录代码实例最后结果模型草图代码实例import numpy as np
import tensorflow.compat.v1 as tf
import matplotlib.pyplot as plt
from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data
tf.compat.v1.disable_eager_execution()
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2023-05-27 16:15:47
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上一篇文章介绍了矩阵量化的基本原理，并推广到卷积网络中。这一章开始，我会逐步深入到卷积网络的量化细节中，并用 pytorch 从零搭建一个量化模型，帮助读者实际感受量化的具体流程。本章中，我们来具体学习最简单的量化方法——后训练量化「post training quantization」由于本人接触量化不久，如表述有错，欢迎指正。卷积层量化卷积网络最核心的要素是卷积，前文虽然有提及卷积运算的量化，
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2023-09-09 18:52:48
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# 卷积神经网络优化
卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是一种常用的深度学习模型，广泛应用于图像处理和计算机视觉领域。然而，训练一个高性能的CNN模型并非易事，需要考虑多个因素，如网络结构、超参数选择和优化算法等。本文将介绍卷积神经网络的优化方法，并提供代码示例。
## 优化方法
### 1. 网络结构优化
优化网络结构是提高CNN性能的关键。
原创
2023-12-21 10:05:28
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1 CNN简介是一种以卷积计算为核心的前馈运算神经网络模型，区别于低隐层全连接神经网络模拟轴突树突神经节点，卷积网络类似大脑识别物体的感受野，对特征进行从低维到高维的逐层抽象提取，学习到从边缘、方向、纹理低层特征到高层语义（物体、句子）的特征。2 网络结构CNN快速发展，得益于LeNet-5、Alexnet（8层）、ZFNet、VGGNet（19层）、GoogleNet（24层）、ResNet等不
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2023-12-14 19:27:53
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卷积神经网络CNNs的调优及性能提升技巧最近我搭建了一个基于CNN的模型，在调优的过程中发现了一些通用的方法。在此想对这些方法做一个简述和实际的作用分析作为对我的工作的总结，也是希望能帮助其他像我这样的小白快速入门CNN。更详细的内容可以查看文章最后的论文以及链接，之后的学习和工作中有新的体会会在进行补充。这也是我的第一篇文章，如果各位大神们有任何宝贵意见和问题，我们可以一起讨论一起进步。实验环境
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2023-10-13 21:48:28
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卷积神经网络在图像处理中的地位已然毋庸置疑。卷积运算具备强大的特征提取能力、相比全连接又消耗更少的参数，应用在图像这样的二维结构数据中有着先天优势。然而受限于目前移动端设备硬件条件，显著降低神经网络的运算量依旧是网络结构优化的目标之一。本文所述的Separable Convolution就是降低卷积运算参数量的一种典型方法。常规卷积运算假设输入层为一个大小为64×64像素、三通道彩色图片。经过一个
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2023-12-09 16:24:30
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常见优化器介绍Batch Gradient Descent（BGD）★ 梯度更新规则:BGD 采用整个训练集的数据来计算 cost function 对参数的梯度。★ 缺点：由于这种方法是在一次更新中，就对整个数据集计算梯度，所以计算起来非常慢，遇到很大量的数据集也会非常棘手，而且不能投入新数据实时更新模型。Batch gradient descent 对于凸函数可以收敛到全局极小值，对于非凸函数
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2023-11-24 09:10:57
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文章目录前言GAT传播公式多头注意力机制DGL中的GAT实例参考 前言昨天的R-GCN是对GCN的一种改进，因为考虑了关系，那么今天的GAT也是对GCN的一种改进，就算使用注意力机制来确定每个节点更新特征时，邻居节点传来的特征的比例，就相当于使用注意力机制来计算特征权重，而不是GCN简单通过度来计算特征权重。GAT如果知道注意力机制应该会比较快理解GAT，目前注意力机制很常见，LSTM、CNN加
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2024-01-29 08:26:05
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目录从全连接层到卷积卷积运算实现一个简单的卷积层特征映射和感受野填充与步幅理解边界效应与填充理解卷积步幅多输入多输出通道多输入通道多输出通道1 × 1 卷积层池化（汇聚层）最大池化和平均池化实现一个简单的池化函数从头开始训练一个卷积神经网络Tensorflow：MNIST 手写数字分类搭建模型训练Pytorch：LeNet-Fashion-MNIST搭建模型训练卷积神经网络的神经科学基础Refe
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2023-08-11 17:12:34
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卷积神经网络（LeNet）附代码LeNet 模型代码描述获取数据和训练小结 LeNet 模型LeNet 模型分为卷积层和全连接层两个部分。下面我们分别介绍： 卷积层块里的基本单位是卷积层后接最大池化层：卷积层用来识别图像里的空间模式，例如线条和物体局部，之后的最大池化层则用来降低卷积层对位置的敏感性。卷积层块由两个这样的基本单位重复堆叠构成。在卷积层快中，每个卷积层都用5×5的窗口，并在输出上使
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2023-10-10 11:39:07
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深度学习框架Pytroch系列注：大家觉得博客好的话，别忘了点赞收藏呀，本人每周都会更新关于人工智能和大数据相关的内容，内容多为原创，Python Java Scala SQL 代码，CV NLP 推荐系统等，Spark Flink Kafka Hbase Hive Flume等等~写的都是纯干货，各种顶会的论文解读，一起进步。 这个系列主要和大家分享深度学习框架Pytorch的各种api，从基础
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2023-08-04 23:36:10
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