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
转载
2024-03-19 13:41:05
458阅读
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
转载
2024-01-02 14:35:00
92阅读
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
转载
2024-04-30 03:58:18
82阅读
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
转载
2019-08-18 17:20:00
1548阅读
2评论
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
转载
2024-04-26 15:27:51
41阅读
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
转载
2024-03-26 08:03:05
99阅读
这里先写一下比较整体的：这里对卷积层写一下总结：卷积层通常是用作对输入层输入数据进行特征提取。池化层负责对感受域内的特征进行筛选，提取区域内最具代表性的特征，能够有效地降低输出尺度，进而减少模型所需要的参数量。首先我们来了解一下卷积层，卷积层CNN（也就是卷积神经网络）中比较重要的一层，首先我们可以了解一下一些基本的概念：首先可以了解一下什么是卷积：卷积是一种有效提取图片特征的方法 。 一般用一个
转载
2024-01-12 14:45:01
78阅读
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，上图是用了两个f
转载
2024-01-08 13:52:17
71阅读
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，上图是用了两个f
转载
2024-01-21 04:11:57
85阅读
（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
转载
2023-11-26 14:08:48
33阅读
卷积神经网络（C连接全连接层进行分类。训练过程中需注意内存优化，如减小批量大小或使用16位浮点数。常见的CNN模型包括LeNet-5、AlexNet等，它们在深度和结构上各有特点，推动计算机视觉发展。
# Python反卷积和池化层
在深度学习中，卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，CNNs）被广泛应用于图像识别、目标检测和语义分割等任务。CNN中的反卷积（Deconvolution）和池化（Pooling）层是其中两个重要的组成部分。本文将详细介绍Python中如何实现反卷积和池化层，并提供相应的代码示例。
## 反卷积层
反卷积层也称为转置卷积层（
原创
2023-11-06 07:45:49
63阅读
卷积层用来提取特征，而池化层可以减小参数数量。卷积层工作原理：我们是使用卷积核来提取特征的，卷积核可以说是一个矩阵，假如我们设置一个卷积核为3*3的矩阵，而我们图片为一个分辨率为5*5的图片，那么卷积核的任务如下所示： 从左上角开始，卷积核就对应着数据的3*3的矩阵范围，然后相乘再相加得出一个值，按照这种顺序，每隔一个像素就操作一次，我们就可以得出9个值。这9个值
转载
2024-01-05 22:54:03
211阅读
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
转载
2023-12-21 09:58:17
672阅读
卷积神经网络常用于计算机视觉当中， 应用在计算机视觉当中， 就要面临一个挑战， 那就是输入数据非常的大， 假如
原创
2022-12-07 14:17:23
402阅读
池化的概念是在 AlexNet 网络中提出的，之前叫做降采样；池化到底在做什么，不多解释； 池化的作用首先需要明确一下池化发生在哪里：卷积后经过激活函数形成了 feature map，即 Relu(wx + b) ，后面接池化层1. 池化可以形象化的理解为降维2. 池化避免了局部位移或者微小位置偏差带来的影响，提高模型鲁棒性3. 池化减少模型参数，提高训练速度4. 池化使得模型关注典型特
转载
2023-07-13 20:22:41
81阅读
# 实现卷积神经网络池化层和卷积层作用
## 介绍
卷积神经网络（Convolutional Neural Network，简称CNN）是一种深度学习模型，常用于图像识别和计算机视觉任务。其中的池化层和卷积层是CNN中的两个重要组成部分。在本文中，我将向你介绍如何实现卷积神经网络池化层和卷积层的作用。
## 卷积神经网络的流程
下面是卷积神经网络的典型流程，我们将按照这个流程逐步讲解如何实现池
原创
2023-08-28 06:47:49
356阅读
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
转载
2024-03-20 14:33:11
52阅读
卷积神经网络卷积神经网络的结构及原理卷积层池化层激活函数全连接层反馈运算使用MNIST数据集进行代码解析数据介绍实现流程代码实现 卷积神经网络的结构及原理卷积层卷积运算一个重要的特点就是：通过卷积运算，可以使原信号特征增强，并且降低噪音。 以二维为例，卷积核在二维平面上平移，对应位置相乘，得到一个新图像，即对图像的每个像素的邻域（邻域大小就是核的大小）加权求和得到该像素点的输出值。池化层通常使用
转载
2023-12-12 11:09:57
21阅读
池化层设任意二维数组 X 的 i 行 j 列的元素为 X[i, j] 。如果我们构造的卷积核输出 Y[i, j]=1 ，那么说明输⼊入中 X[i, j] 和 X[i, j+1] 数值不一样。这可能意味着物体边缘通过这两个元素之间。但实际图像⾥里，我们感兴趣的物体不会总出现在固定位置：即使我们连续拍摄同⼀个物体也极有可能出现像素位置上的偏移。这会导致同⼀个边缘对应的输出可能出现在卷积输出 Y 中的不
转载
2023-10-16 00:01:19
93阅读
