BN层全面解读1. BN层作用概述2. BN层作用方式3. BN作用位置4. BN层起作用的原因5. 测试时的BN层 1. BN层作用概述BN层会使得神经网络对超参数得选择更加稳定，超参数的变化范围可以更大，工作效果也更好。即使是深层网络，BN层的存在也会使得模型训练更加容易。同时BN层具有一定的正则化效果。下面将说明BN层的具体作用方式，并解释BN层起到上述作用效果的原因。2. BN层作用方式
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2023-08-17 17:54:11
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神经网络主要由输入层，隐藏层以及输出层构成，合理的选择神经网络的层数以及隐藏层神经元的个数，会在很大程度上影响模型的性能（不论是进行分类还是回归任务）。 输入层的节点数量以及输出层的节点数量是最容易获得的。输入层的神经元数量等于数据的特征数量（feature个数）。若为回归，则输出层的神经元数量等于1；若为分类，则输出层的神经元数量为分类的类别个数（如区分猫狗，则为2；区分手写数字0-9
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2023-08-17 17:54:07
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1. 卷积神经网络 （卷积层，激活函数，池化层，全连接层） (1) 把神经网络的隐藏层分为卷积层和池化层(又叫下采样层) 卷积层池化层 ： 通过特征后稀疏参数来减少学习的参数，降低网络的复杂度。2. 卷积层：（定义过滤器） (1)大小 （观察窗口）、一般都是奇数(1*1、3*3、5*5) &n
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2023-06-17 17:45:25
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1、参考：https://zhuanlan.zhihu.com/p/27642620 2、卷积神经网络的层级结构： • 数据输入层/ Input layer • 卷积计算层/ CONV layer • ReLU激励层 / ReLU layer • 池化层 / Pooling layer • 全连接层 / FC layer2.1 数据输入层该
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2023-10-06 22:48:03
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一、LeNet-5 简介LeNet-5 是 Yann Lecun 于1998提出的神经网络架构，更是卷积神经网络的开山鼻祖，虽然该网络模型仅有 7 层神经网络结构，但在 MNIST 数据集上的识别精度高达 99.2%，是卷积神经网络首次在数字图像识别领域的成功运用。但是需要说明的有几点：（1）LeNet-5 主要采用 tanh 和 sigmoid 作为非线性激活函数，但是目前 relu
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2024-01-10 20:00:24
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并不是所有使用神经网络的尝试都能够成功，这有许多原因。一些问题可以通过改进训练数据、初始权重、设计良好的输出方案来解决。1.改进输入对于S激活函数，可以发现， 如果输入变大， 激活函数就会变得非常平坦。由于我们使用梯度学习新的权重， 因此一个平坦的激活函数会出问题。权重的改变取决于激活函数的梯度。 小梯度意味着限制神经网络学习的能力。 这就是所谓的饱和神经网络。 这意味着， 我们应该尽量保持小的输
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2023-12-15 09:58:19
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20206-29神经网络结构神经网络结构大致分为一下几种结构：# 拉直层，把输入特征拉直成为一位数组
tf.keras.layers.Flatten()
# 全连接层
tf.keras.layers.Dense(神经元个数,activation="激活函数",kernel_constraint="正则化方式")
# 卷积层
tf.keras.layers.Conv2D(filters="卷积核
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2023-11-24 16:50:23
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LeNet5简述LeNet-5由深度学习三巨头之一的Yan LeCun提出，他也被称为卷积神经网络之父。LeNet-5是一种用于手写体字符识别的非常高效的卷积神经网络，可以算是卷积神经网络的开山之作了。虽然LeNet-5这个网络非常小，但是它是一个非常完整的卷积神经网络，包含了卷积层、pooling层、全连接层。 LeNet-5网络 上图为LeNet-5的网络结构，除去输入层共有7层，每
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2024-01-30 01:30:32
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一、多层前馈神经网络要解决非线性可分问题，需考虑使用多层功能神经元。输入层和输出层之间的一层神经元，被称为隐层或隐含层（hidden layer）。隐含层和输出层神经元都是拥有激活函数的功能神经元。更一般的，常见的神经网络如下图所示的层级结构：图1 多层前馈神经网络结构示意图每层神经元与下一层神经元全互连，神经元之间不存在同层连接，也不存在跨层连接。这样的神经网络结构通常称为“多层前馈神经网络”（
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2023-08-07 15:38:57
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finetune 就是微调的意思，那为什么要微调呢，为什么不能自己重新训练一个网络呢？因为我们没呢么多样本，没那么高超的技术使神经网络合理且有用，因此我在训练好的模型的基础上只训练其中一个或几个层，而把其他层的参数都冻结起来。一个正确的训练好的神经网络应该是什么样的呢？ 如果将神经网络中的所有过滤器都可视化的话，可以发现，由低到高实际上是不断组合，不断得到更高层次抽象的过程，例如一开始只是一些颜色
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2023-08-12 01:52:19
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深度学习在诸多方面，如图像分割、时序预测和自然语言处理，都优于其他机器学习方法。嵌入（embedding），即用连续向量表示离散变量的方法，在其中起到了不可或缺的作用。像机器翻译中的词嵌入和分类变量中的实体嵌入，都是嵌入的成功应用。本文将围绕什么是神经网络嵌入、为什么要使用神经网络嵌入以及神经网络嵌入如何学习这三方面进行详细地讲解。相关概念已在之前的工作——将Wikipedia中所有图书转变为向量
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2024-05-04 18:30:01
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图1 卷积网络中的 layers承接上三篇博客：卷积层(空洞卷积对比普通卷积)、激活函数层、池化层 & 感受野目录（1）Dropout层（2）BN层（BatchNormal）（3）全连接层（1）Dropout层在深度学习中，当参数过多而训练样本又比较少时，模型容易产生过拟合现象。过拟合是很多深度学习乃至机器学习算法的通病，具体表现为在训练集上预测准确率高，而在测试集上准确率大幅下降。201
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2023-07-17 15:47:12
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XOR 感知器
XOR 感知器就是一个这样的逻辑门：输入相同返回 0 ，输入不同返回 1。与之前的感知器不同，这里并不是线性可分的。要处理这类较为复杂的问题，我们需要把感知器连接起来。我们用 AND、NOT 和 OR 感知器来创建一个 XOR 逻辑。我们先看一下神经网络的样子。 上面的神经网络包含 A，B，C，D 4 个
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2023-08-28 19:53:25
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一、卷积神经网络层级分析卷积神经网络（CNN）由输入层、卷积层、激活函数、池化层、全连接层组成，即INPUT（输入层）-CONV（卷积层）-RELU（激活函数）-POOL（池化层）-FC（全连接层）。 卷积层 用它来进行特征提取，如下：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
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2023-08-21 14:45:53
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神经网路究竟是什么结构：1.神经元——>装有一个数字的容器28*28=784个神经元数字代表对应像素的灰度值0纯黑像素1纯白像素神经元里的数叫做激活值激活值越大亮度越高这些神经元组成了网络的第一层2.网络最后一层10个神经元代表0到9 10个数字 激活值都处在0到1之间这些值表示输入数字的可能性隐藏两层上一层激活值决定下一层激活值神经网络处理信息核心机制是一层的激活值通过怎样的运算，算出下一
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2023-08-12 22:00:06
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1.神经网络本文主要介绍神经网络定义，前向神经网络的推导，神经网络的特点等。2.神经网络的定义人工神经网络（Artificial Neural Networks，简写为ANNs）也简称为神经网络（NNs）或称作连接模型（Connection Model），它是一种模仿动物神经网络行为特征，进行分布式并行信息处理的算法数学模型。这种网络依靠系统的复杂程度，通过调整内部大量节点之间相互连接的关系，从而
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2023-08-31 12:21:29
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前言本文会以相对通俗易懂的方式让你理解什么是卷积神经网络，不会讲解过多理论的部分和矩阵之间的计算，本文旨在让你迅速理解卷积神经网络的基本原理和工作流程。如果在看的过程中有哪里不懂，可以暂时跨过去，回过头来再看第二次，可能就会理解了。构成卷积神经网络的构成： 输入层，卷积层，池化层和全连接层卷积神经网络一般顺序卷积神经网络的顺序一般为：输入层卷积层池化层又一个卷积层又一个池化层全连接层1全连接层2输
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2023-10-28 11:07:52
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一、卷积层、激活层、池化层深入学习卷积神经网络中卷积层和池化层的意义1、激活层 所谓激活，实际上是对卷积层的输出结果做一次非线性映射。激活函数可以引入非线性因素，解决线性模型所不能解决的问题。[深度学习]人工神经网络中激励函数作用详解
从上图中可以看到，输入信息x在神经元内首先经过加权求和，
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2023-10-30 23:31:25
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第三章 神经网络上一章中我们学习了感知机，感知机的优势是即便对于复杂的函数，感知机也隐含着能够表示它的可能性，但是确定合适的、能够符合预期输入与输出的权重，需要人工进行，这是感知机的劣势所在。神经网络的出现解决了感知机的劣势。具体而言，神经网络的一个重要性质是它可以自动地从数据中学习权重参数。3.1神经网络的结构如图3-1所示，最左边的一列称为输入层，最右边的一列称为输出层，中间的一列称为中间层，
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2023-09-06 18:49:26
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终于记起账号系列，接上篇。1.神经网络表示输入层 ：通过输入层输入数据。隐藏层 ：通过隐藏的中间层对输入数据进行训练，训练过程中中间节点的真正数值无法通过训练集看到。输出层 ：输出模型的预测值。2.符号约束网络层数 ：等于隐藏层加输出层数的和，如上图为一个双层神经网络。（注意：不算入输入层）不同层数据 ：采用表示第i层的计算后数据。对于隐藏层而言，指的是该层经过激活后的数据；对于输入层，用表示。同
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2024-01-15 09:45:47
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