一、神经网络中卷积层的堆叠(卷积层) 为什么选择使用3个3x3的卷积层而不是使用1个7x7的卷积层呢？ （1）3个串联的3x3的卷积层，拥有比1个7x7的卷积层更少的参数，参数量是后者的（3x3x3 ) /（7x7） = 55%（2）3个3x3的卷积层比1个7x7的卷积层拥有更多的非线性变换，前者可以使用3次ReLU激活函数，而后者只能使用一次，这样使得CNN对特征的学习能力更强。二、池化层目的：
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2024-04-06 21:53:49
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接上篇：卷积神经网络对图片分类-中9 ReLU(Rectified Linear Units) Layers在每个卷积层之后，会马上进入一个激励层，调用一种激励函数来加入非线性因素，决绝线性不可分的问题。这里我们选择的激励函数方式叫做ReLU, 他的方程是这样f(x) = max(0, x)，就是把小于零的值都归为0，好处是可以是网络训练的更快，减少梯度消失的问题出现。具体如何理解，例如：上图A中
Convolutional Neural Networks (卷积神经网络)
一：ReLu激活函数 ReLu的全称是Rectified layer units，它是一层使用非饱和激活函数的神经元。神经网络通常使用sigmoid 和 tanh 作为非线性激活函数，它确实比早期的线性激活函数有好的多的效果。但在深度神经网络中，如果不使用pre-traning，会导致gradient
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2023-11-27 09:51:49
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卷积全连接层：将卷积层所有的像素展开，例如得到一个3072维的向量，然后在向量上进行操作。卷积层：可以保全空间结构，不是展开成一个长的向量。卷积操作：将卷积核从图像（或者上一层的feature map）的左上方的边角处开始，遍历卷积核覆盖的所有像素点。在每一个位置，我们都进行点积运算，每一次运算都会在我们输出的激活映射中产生一个值。之后根据stride值，继续滑动卷积核。例如stride为1时，一
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2024-10-25 13:01:56
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训练的时候很”脆弱”，很容易就”die”了，训练过程该函数不适应较大梯度输入，因为在参数更新以后，ReLU的神经元不会再有激活的功能，导致梯度永远都是零。
例如，一个非常大的梯度流过一个 ReLU 神经元，更新过参数之后，这个神经元再也不会对任何数据有激活现象了，那么这个神经元的梯度就永远都会是 0.
如果 learning rate 很大，那么很有可能网络中的 40% 的神经元都”dead”了。
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2024-07-30 14:59:55
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前言二维卷积的使用非常广泛，不论是出现处理还是深度学习都有涉及。但是目前网上大多罗列公式，把其实简单的二维卷积操作搞的很复杂。本文用在不使用任何的公式情况下，明白二维卷积的使用方法，并能够用Matlab编程实现。二维卷积实现二维卷积实现可以分为两大步。一是预处理：将卷积核翻转180°，将原始数据扩边；二是滑动卷积计算。下面按这两个步骤分别说明：预处理如图1所示即看的很明白。对卷积核翻转180°就是
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2024-10-13 09:52:39
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1、卷积的数学意义 从数学上讲，卷积与加减乘除一样是一种运算，其运算的根本操作是将两个函数的其中一个先平移，然后再与另一个函数相称后的累加和。这个运算过程中，因为涉及到积分、级数的操作，所以看起来很复杂。在卷积中已经讲过了卷积的定义如下所示：对于定义在连续域的函数，卷积定义为 对于定义在离散域的函数，卷积定义为
这里令U(x,y) = f(x)g
1、如何有效阅读caffe源码 1、caffe源码阅读路线最好是从src/cafffe/proto/caffe.proto开始，了解基本数据结构内存对象和磁盘文件的一一映射关系，中间过程都由ProtoBuffer工具自动完成。 2、看include/目录中.hpp头文件，通过头文件类申明理解整个框架。从基类向派生类，掌握这
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2024-08-30 16:59:26
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文章目录前言ReLU（Rectified Linear Unit）Leaky ReLUFReLU（Flatten ReLU）SiLU（Sigmoid Linear Unit）总结 前言在这里，我就简单写一下两个激活函数的概念以及区别，详细的过程可以看看其他优秀的博主，他们写的已经非常好了，我就不必再啰嗦了。ReLU（Rectified Linear Unit）和SiLU（Sigmoid Line
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2024-03-21 10:50:31
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卷积神经网络1.卷积神经网络算法概述 卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）最开始是为了解决图像识别问题被设计而来的，CNN使用图像的原始像素作为输入，训练时可以自动提取图像特征；卷积神经网络的三个基本要点是：局部连接，权值共享和降采样。其中局部连接和权值共享降低了参数量，减少了模型复杂度；而降采样则进一步降低了输出参数量，并赋予模型对轻度畸变的容忍性，提
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2023-06-16 19:07:58
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1. ReLu作为激活函数在最初的感知机模型中，输入和输出的关系结果输入到一个非线性函数，也就是激活函数中。 这样，由于激活函数的引入，多个网络层的叠加就不再是单纯的线性变换，而是具有更强的表现能力。 sigmod和tanh函数是最常用的激活函数。 在网络层数较少时，sigmoid函数的特性能够很好的满足激活函数的作用：它把一
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2024-07-05 11:27:20
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激活函数：传统神经网络中最常用的两个激活函数,Sigmoid系（Logistic-Sigmoid、Tanh-Sigmoid）被视为神经网络的核心所在.从数学上来看,非线性的Sigmoid函数对中央区的信号增益较大,对两侧区的信号增益小,在信号的特征空间映射上,有很好的效果,通过对加权的输入进行非线性组合产生非线性决策边界.从神经科学上来看,中央区酷似神经元的兴奋态,两侧区酷似神经元的抑制态,因而在
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2024-05-15 10:13:56
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一：ReLu激活函数 ReLu的全称是Rectified layer units，它是一层使用非饱和激活函数的神经元。神经网络通常使用sigmoid 和 tanh 作为非线性激活函数，它确实比早期的线性激活函数有好的多的效果。但在深度神经网络中，如果不使用pre-traning，会导致gradient vanishing problem (梯度消失，无法收敛)。后来，两位神经学家从脑神经元接收信号
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2023-09-05 19:01:09
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作者：SAGAR SHARMA编译：ronghuaiyang
导读
激活函数是神经网络中必不可少的组成部分，这篇文章给大家介绍了各种各样的激活函数，一起来看看吧。
什么是激活函数？
就是在神经网络的输出后面加的一个东西(节点)。也就是
转换函数，也可以加在两层神经网络之间。 我们为什么要在神经网络中使用激活函数？
用来决定神经网络的输出，就像
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2024-04-14 13:59:10
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FReLU是专门为视觉任务设计的，概念上很简单：ReLU对激活值为非正的部分用0来处理，表示为y = max（x，0），PReLU是中引入了参数px，y = max（x，px）的形式，FReLU的形式为y = max（x，T（x）），其中T（·）是二维空间条件（2D spatial condition），在激活函数中引入了上下文的信息，将激活函数由1D变为2D。此外，空间条件spati
非线性激活在神经网络的搭建中很重要，我们可以简单的理解为非线性变化的目的就是为神经网络中引入非线性特征，这样才能训练出符合各种特征，各种曲线的模型。文章目录二、非线性激活函数ReLU和Sigmoid的使用1.ReLU函数1.1 ReLU函数的官方文档1.2 实例练习2.Sigmoid函数2.1Sigmoid函数的官方文档2.2 实例练习 一、激活函数是什么激活函数是指在多层神经网络中，上
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2024-04-07 08:03:28
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ReLu函数 修正线性单元（Rectified linear unit，ReLU）是神经网络中最常用的激活函数。它保留了 step 函数的生物学启发（只有输入超出阈值时神经元才激活），不过当输入为正的时候，导数不为零，从而允许基于梯度的学习（尽管在 x=0 的时候，导数是未定义的）。使用这个函数能使计算变得很快，因为无论是函数还是其导数都不包含复杂的数学运算。然而，当输入为负值的时候，R
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2024-02-23 22:54:11
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0 参数和FLOPs计算FLOPS：注意全大写，是floating point operations per second的缩写，意指每秒浮点运算次数，理解为计算速度。是一个衡量硬件性能的指标。
FLOPs：注意s小写，是floating point operations的缩写（s表复数），意指浮点运算数，理解为计算量。可以用来衡量算法/模型的复杂度卷积层的参数量计算\(K \times K \t
卷积神经网络中，若不采用非线性激活，会导致神经网络只能拟合线性可分的数据，因此通常会在卷积操作后，添加非线性激活单元，其中包括logistic-sigmoid、tanh-sigmoid、ReLU等。sigmoid激活函数应用于深度神经网络中，存在一定的局限性，当数据落在左右饱和区间时，会导致导数接近0，在卷积神经网络反向传播中，每层都需要乘上激活函数的导数，由于导数太小，这样经过几次传播后，靠前的
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2024-05-20 13:05:14
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这几天在看代码，然后看网上关于一维卷积介绍的文档很多，但是对于tf.nn.conv1d 矩阵运算过程几乎没有介绍，这里我就将刚弄懂的写出来，希望能帮到大家理解这个函数，也为了让自己以后能更好的查阅~~conv1d(value, filters, stride, padding, use_cudnn_on_gpu=None, data_format=None, name=None)value: A
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2024-05-28 12:49:58
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