CNN學習筆記：卷積神經網絡
CNN學習筆記：卷積神經網絡
卷積神經網絡
在圖像處理中，往往把圖像表示為像素的向量，比如一個1000*1000大小的圖像，可以表示為一個1000000的向量。如果隱藏層數目和輸入層一樣的話，那麽輸入層到隱藏層的參數數據為10的12次方，數據量太大，幾乎無法訓練。所以圖像處理第一步首先必須減少參數。
感受野
降低參數數目的第一種方法叫做局部感知野。一般認為人對外界的認識是從局部到全局的，而圖像的空間聯系也是局部的像素聯系較為緊密，而距離較遠的像素相關性則較弱。因為，每個神經元其實並沒有必要對全局圖像進行感知，只需要對局部進行感知，然後在更高層將局部的信息總和起來就得到了全局信息。
如下圖的3*3步長為1卷積操作為例，相鄰兩層中後層神經元在前層的感受野僅為3×3，但隨著卷積操作的疊加，第L+3層的神經元在第L層的感受野可擴增至7×7。
也就是說，小卷積核通過多層疊加可取得與大卷積核同等規模的感受野，此外還有兩個優勢：
1、由於小卷積核需要多層疊加，加深了網絡深度進而增強了網絡容量。
2、增加了網絡容量的同時減少了參數的個數。
CNN學習筆記：卷積神經網絡
相關推薦
CNN學習筆記：卷積神經網絡
cnn eight 方法 ima 技術 通過 優勢 認識 大小 CNN學習筆記：卷積神經網絡 卷積神經網絡 在圖像處理中，往往把圖像表示為像素的向量，比如一個1000*1000大小的圖像，可以表示為一個1000000的向量。如果隱藏層數目和輸入層一樣的話，那麽輸入層
CNN學習筆記：卷積運算
add 紋理 存在 求和 tro 學習筆記 區域 學習 img CNN學習筆記：卷積運算 邊緣檢測 卷積 卷積是一種有效提取圖片特征的方法。一般用一個正方形卷積核，遍歷圖片上的每一個像素點。圖片與卷積核重合區域內相對應的每一個像素值乘卷積
深度學習之 TensorFlow（四）：卷積神經網絡
padding valid 叠代 val 分析 此外 nbsp drop BE 基礎概念： 卷積神經網絡（CNN）：屬於人工神經網絡的一種，它的權值共享的網絡結構顯著降低了模型的復雜度，減少了權值的數量。卷積神經網絡不像傳統的識別算法一樣，需要對數據進行特征提取和數據重
神經網絡2：卷積神經網絡學習 1
常量 兩個 acc reduce 大小 ges 需要 tutorial 但是 import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data mnist = input
論文學習-系統評估卷積神經網絡各項超參數設計的影響-Systematic evaluation of CNN advances on the ImageNet
得出 perf 超參數 epo sin 都是 top 初始化 sys 寫在前面 論文狀態：Published in CVIU Volume 161 Issue C, August 2017 論文地址：https://arxiv.org/abs/1606.02228 gith
TensorFlow(九)：卷積神經網絡實現手寫數字識別以及可視化
writer orm true 交叉 lar write 執行 one 界面 上代碼： import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data mnist =
tensorflow學習之路-----卷積神經網絡個人總結
16px 給定 span 參數 隱藏 最大 ros 計算 softmax 卷積神經網絡大總結（個人理解） 神經網絡 1、概念：從功能他們模仿真實數據 2、結構：輸入層、隱藏層、輸出層。其中隱藏層要有的參數：權重、偏置、激勵函數、過擬合 3、功能：能通過模仿，從而學到事件
深度學習筆記：卷積神經網路的Tensorflow實現
在上一講中，我們學習瞭如何利用 numpy 手動搭建卷積神經網路。但在實際的影象識別中，使用 numpy 去手寫 CNN 未免有些吃力不討好。在 DNN 的學習中，我們也是在手動搭建之後利用 Tensorflow 去重新實現一遍，一來為了能夠對神經網路的傳播機制能夠理
tensorflow學習筆記：卷積神經網路最終筆記
這已經是我的第四篇部落格學習卷積神經網路了。之前的文章分別是： 1，Keras深度學習之卷積神經網路（CNN），這是開始學習Keras，瞭解到CNN，其實不懂的還是有點多，當然第一次筆記主要是給自己心中留下一個印象，知道什麼是卷積神經網路，當然主要是學習Keras，順便走一下CNN的過程。 2，深
卷積神經網絡 CNN 學習筆記
新的 建立 假設 判斷 因此 特征 image 采樣 www 激活函數Relu 最近幾年卷積神經網絡中，激活函數往往不選擇sigmoid或tanh函數，而是選擇relu函數。Relu函數的定義 $$f(x)= max(0,x)$$ Relu函數圖像如下圖所示： CN
學習筆記TF057:TensorFlow MNIST，卷積神經網絡、循環神經網絡、無監督學習
back ide str 描述 com 類別 bat softmax 比例 MNIST 卷積神經網絡。https://github.com/nlintz/TensorFlow-Tutorials/blob/master/05_convolutional_net.py 。Te
DeepLearning.ai學習筆記（四）卷積神經網絡 -- week1 卷積神經網絡基礎知識介紹
除了 lock 還需要 情況 好處 計算公式 max 位置 網絡基礎 一、計算機視覺 如圖示，之前課程中介紹的都是64* 64 3的圖像，而一旦圖像質量增加，例如變成1000 1000 * 3的時候那麽此時的神經網絡的計算量會巨大，顯然這不現實。所以需要引入其他的方法來
DeepLearning.ai學習筆記（四）卷積神經網絡 -- week2深度卷積神經網絡 實例探究
過濾 common 經典 上一個 問題 inline 最壞情況 ali method 一、為什麽要進行實例探究？ 通過他人的實例可以更好的理解如何構建卷積神經網絡，本周課程主要會介紹如下網絡 LeNet-5 AlexNet VGG ResNet (有152層) Incep
卷積神經網絡學習筆記與心得（4）池化
設計者 位置 浪費 需要 三種 限制 右移 理論 alt 圖片經過卷積、激活後的結果一般帶有大量原圖信息。 上圖中卷積核提取的是豎直方向上的連續像素，但是，被增強的像素只占了結果的1/3，對於多層網絡，其余重要性較低的信息也被傳入了下一層網絡，造成了不必要的浪費，因此需要
CNN卷積神經網絡學習
減少 cti rec 可能 步長 nal inpu mar first CNN產生的起因是為了減少神經元數目並減少計算量 卷積神經網絡的結構一般包含 輸入層 input layer : 用於數據的輸入 卷積層 convolutional layer : 使用卷積核進行特
Stanford CS231n實踐筆記（課時22卷積神經網絡工程實踐技巧與註意點 cnn in practise 上）
self ash 2gb ble 一個 time 縮放 對比度 cati 本課主要2個實踐內容：1、keras中數據集豐富，從數據集中提取更多特征（Data augmentation）2、遷移學習（Tranform learning）代碼：https://github.co
吳恩達《深度學習》第四門課（2）卷積神經網絡：實例探究
之一 所有 展示 數據擴充 簡介 設置 假設 通道 開源 2.1為什麽要進行實例探究 （1）就跟學編程一樣，先看看別人怎麽寫的，可以模仿。 （2）在計算機視覺中一個有用的模型，，用在另一個業務中也一般有效，所以可以借鑒。 （3）本周會介紹的一些卷積方面的經典網絡經典的包括：
TensorFlow+實戰Google深度學習框架學習筆記（13）------Mnist識別和卷積神經網絡AlexNet
net dev adding 筆記 learn 明顯 lex test info 一、AlexNet：共8層：5個卷積層（卷積+池化）、3個全連接層，輸出到softmax層，產生分類。 論文中lrn層推薦的參數：depth_radius = 4，bias = 1.0 ,
[透析] 卷積神經網絡CNN究竟是怎樣一步一步工作的？（轉）
caff 素數 aec near chris line 旋轉 均值 水平 視頻地址：https://www.youtube.com/embed/FmpDIaiMIeA 轉載：http://www.jianshu.com/p/fe428f0b32c1 文檔參閱：pdf
C++卷積神經網絡實例：tiny_cnn代碼具體解釋（6）——average_pooling_layer層結構類分析
加權 for com 整數 ret 子類 mismatch normal 信息 在之前的博文中我們著重分析了convolutional_layer類的代碼結構。在這篇博文中分析相應的下採樣層average_pooling_layer類： 一、下採樣層的作用 下採