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
卷积神经网络结构卷积神经网络是多级神经网络，包含滤波级（filtering stage）与分类级（classification stage），其中，滤波级用来提取输入信号的特征，分类级对学习到的特征进行分类，两级网络参数是共同训练得到的。滤波级包含卷积层（convolutional layers），池化层（pooling layer）与激活层（activation layers）等3个基本单元，而
1.隐藏层的层数一般来说，层数越多，整个网络的误差也就越小，但是会是整个网络复杂化，增加网络的训练时间，也有可能出现“过拟合”（太适应于训练集，在测试集上效果不好）的情况。一般来说，一两层的隐藏层已经能够解决很多问题了，如果数据量多，可以在防止出现过拟合的情况下适当的增加层数。2.隐藏层节点数隐藏层节点数是导致“过拟合”的直接原因，确定隐藏层节点数与输入输出维度相关，并且每个模型都是不一样的。目前
转载
2023-10-03 11:13:05
164阅读
1.神经网络神经网络其实就是一个多层的感知器,我们下面来看下其结构:从上面的图例我们可以看出来,神经网络主要分为3种网络层输入层:就是数据输入神经网络的入口,比如MNIST是28*28的像素点集,则输入层就需要有28*28个输入神经元 + 一个代表偏移量的输入神经元(如图:左侧常量的神经元)隐藏层:就是神经网络的中间层,可能有一点抽象, &n
卷积神经网络——卷积操作在上一篇《卷积神经网络简介》里我们介绍了卷积神经网络包含四个主要的操作，其中最重要的就是本文要讲述的“卷积”操作。对于CNN，卷积操作的主要目的是从输入图像中提取特征。卷积通过使用输入数据的小方块学习图像特征来保留像素之间的空间关系。 图 1
卷积操作就是卷积核（过滤器 / Filter）在原始图片中进行滑动得到特征图（Feature Map）的
转载
2023-08-16 16:42:47
239阅读
卷积层（convolutional layer）1.卷积核（convolutional kernel）卷积层的功能是对输入数据进行特征提取，其内部包含多个卷积核，组成卷积核的每个元素都对应一个权重系数和一个偏差量（bias vector），类似于一个前馈神经网络的神经元（neuron）。卷积层内每个神经元都与前一层中位置接近的区域的多个神经元相连，区域的大小取决于卷积核的大小，在文献中被称为“感受
转载
2023-08-21 11:15:28
153阅读
前言：这篇论文发表于机器学习国际顶级会议ICML2019，作者通过系统地研究发现，仔细平衡网络的深度、宽度和分辨率可以带来更好的性能。因此提出了一种新的缩放方法，即使用简单而高效的复合系数来均匀缩放深度、宽度和分辨率三个维度，从而使得模型效率大大提升。基于该项研究提出的EfficientNet-B7在ImageNet上达到了最先进的84.3％top-1精度，同时推理速度比最佳ConvNet还提高了
最近复习了一下基础知识，看到MLP的结构，关于隐藏层和神经元有了新的一些理解。隐藏层的意义要说明隐藏层的意义，需要从两个方面理解，一个是单个隐藏层的意义，一个是多层隐藏层的意义。单个隐藏层的意义隐藏层的意义就是把输入数据的特征，抽象到另一个维度空间，来展现其更抽象化的特征，这些特征能更好的进行线性划分。举个栗子，MNIST分类。 输出图片经过隐藏层加工, 变成另一种特征代表 (3个神经元输出3个特
转载
2023-10-07 16:51:40
127阅读
1. 模型图示感知机仅能解决线性的问题，这个局限性使得其无法适应多数的实际应用。因此人们提出了神经网络。如图2.1所示。图2.1 神经网络2. 相关技术技术2.1 隐藏层从结构上看，神经网络有多层，比感知机复杂。除了输入层、输出层，还增加了1个或多个隐藏层。输入层与输出层节点的个数由具体应用所确定，这个和感知机没有区别。隐藏层的层数、每层节点个数（这两个可称为神经网络的参数），则对神经网络的效果起
转载
2023-08-07 09:26:23
112阅读
1. 卷积层的作用卷积层的作用是提取输入图片中的信息，这些信息被称为图像特征，这些特征是由图像中的每个像素通过组合或者独立的方式所体现，比如图片的纹理特征，颜色特征。比如下面这张图片，蓝色框框住的地方就是脸部特征，这些特征其实是由一个个像素所组成的。再者这是一张彩色图片，它包含R、G、B三个通道，这里就不多赘述RGB颜色空间了，即红色、绿色、蓝色三个通道叠加而成，每个通道其实也相当于一张单通道的图
《Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal Covariate Shift》2015，Google，Inception V2Inception V2学习了VGGNet，用两个33的卷积代替55的大卷积（用以降低参数并减轻过拟合），还提出了著名的Batch Normalization（简称
通常，卷积神经网络除了输入和输出层之外还有四个基本的神经元层，在三层神经网络中，这基层被称为隐藏层卷积层（Convolution）激活层（Activation）池化层（Pooling）完全连接层（Fully connected）卷积层在最初的卷积层中，成千上万的神经元充当第一组过滤器，搜寻图像中的每个部分和像素，找出模式（pattern）。随着越来越多的图像被处理，每个神经元逐渐学习过滤特定的特征
转载
2023-10-25 23:39:03
80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。1、卷积层1.1作用用来进行特征提取输入图像是32323，3是它的深度（即R、G、B），卷积层是一个553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28281的特征图，上图是用了两个filter得到了两个特征图；1.2 计算过程输入图像和filte
转载
2023-09-21 13:50:57
285阅读
神经网络神经网络模型神经网络与线性回归的思想类似，然后添加相应的激活函数输出对应的结果。经典的神经网络有以下三个层次组成：输入层(input layer), 隐藏层 (hidden layers), 输出层 (output layers)。层与层之间相互连接，每个连接都是带有权重值的。隐藏层和输出层的神经元由输入的数据计算输出，但输入层神经元只有输入，一般指一个训练数据样本的数据。1、前向传播算法
原创
2023-02-17 16:53:00
244阅读
卷积层作用：1、局部连接：卷积神经网络有两种神器可以降低参数数目，第一种神器叫做局部感知野。一般认为人对外界的认知是从局部到全局的，而图像的空间联系也是局部的像素联系较为紧密，而距离较远的像素相关性则较弱。因而，每个神经元其实没有必要对全局图像进行感知，只需要对局部进行感知，然后在更高层将局部的信息综合起来就得到了全局的信息。网络部分连通的思想，也是受启发于生物学里面的视觉系统结构。视觉皮层的神经
卷积神经网络简介卷积网络 (convolutional network)(LeCun, 1989)，也叫做卷积神经网络 (convolutional neural network, CNN)，是一种专门用来处理具有类似网格结构的数据的神经网络。卷积神经网络主要包括：输入层(Input layer)、卷积层(convolution layer)、激活层（activation layer)、
转载
2023-09-21 06:09:33
209阅读
一、卷积网络基本介绍1.1 CNN的组成部分卷积神经网络CNN(Convolutional Neural Network)，是一类深度神经网络，最常用于分析视觉图像。一个卷积神经网络通常包括输入输出层和多个隐藏层，隐藏层通常包括卷积层和RELU层（即激活函数）、池化层、全连接层和归一化层等。 1.输入层 CNN的输入一般是二维向量，可以有高度，比如，RGB图像。 2.卷积层 卷积层是CNN的核心，
转载
2023-10-23 09:54:33
81阅读
从广义上说深度学习的网络结构也是多层神经网络的一种。传统意义上的多层神经网络是只有输入层、隐藏层、输出层。其中隐藏层的层数根据需要而定，没有明确的理论推导来说明到底多少层合适。而深度学习中最著名的卷积神经网络CNN，在原来多层神经网络的基础上，加入了特征学习部分，这部分是模仿人脑对信号处理上的分级的。具体操作就是在原来的全连接的层前面加入了部分连接的卷积层与降维层，而且加入的是一个层级。输入层 -
转载
2023-08-06 12:14:31
173阅读
在生物意义上的神经元中，只有前面的树突传递的信号的加权和值大于某一个特定的阈值的时候，后面的神经元才会被激活。简单的说激活函数的意义在于判定每个神经元的输出 。放在人脸识别卷积神经网络中来思考，卷积层的激活函数的意义在于这一块区域的特征强度如果没有达到一定的标准，就输出0，表明这种特征提取方式(卷积核w)不能在该块区域提取到特征，或者说这块区域的这种特征很弱。由于输出0时，激活函数梯度几乎都为0，
转载
2023-09-21 14:31:19
74阅读
卷积神经网络由哪几部分组成？卷积神经网络在视觉上具有较大的应用，卷积神经网络分为卷积层、池化层和全连接层。什么是卷积核，卷积核的作用是什么？其中卷积核是一种数字矩阵，不同的卷积核用来提取特征，不同的卷积核可以提取不同的特征，位于不同深度的卷积核提取的也不同。正是因为卷积核再图像内滑动提取特征的性质，一整张图像使用一个卷积核，使得卷积神经网络具有参数共享的特性，也就减少了计算量。什么是卷积层？不同卷
转载
2023-10-09 09:11:42
59阅读
