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  • 全连接层(fully connected layer)的通俗理解

    万次阅读 多人点赞 2018-08-03 11:58:41
    在实际使用中,全连接层可由卷积操作实现: 对前层是全连接全连接层可以转化为卷积核为1x1的卷积;而前层是卷积层的全连接层可以转化为卷积核为hxw的全局卷积,h和w分别为前层卷积结果的高和宽。 全连接的核心操作...

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    定义

    全连接层(fully connected layers,FC)在整个卷积神经网络中起到“分类器”的作用。如果说卷积层、池化层和激活函数层等操作是将原始数据映射到隐层特征空间的话,全连接层则起到将学到的“分布式特征表示”映射到样本标记空间的作用。在实际使用中,全连接层可由卷积操作实现:

    对前层是全连接的全连接层可以转化为卷积核为1x1的卷积;而前层是卷积层的全连接层可以转化为卷积核为hxw的全局卷积,h和w分别为前层卷积结果的高和宽。

    全连接的核心操作就是矩阵向量乘积 y = Wx

     

    本质就是由一个特征空间线性变换到另一个特征空间。目标空间的任一维——也就是隐层的一个 cell——都认为会受到源空间的每一维的影响。不考虑严谨,可以说,目标向量是源向量的加权和。

     

    在 CNN 中,全连接常出现在最后几层,用于对前面设计的特征做加权和。比如 mnist,前面的卷积和池化相当于做特征工程,后面的全连接相当于做特征加权。(卷积相当于全连接的有意弱化,按照局部视野的启发,把局部之外的弱影响直接抹为零影响;还做了一点强制,不同的局部所使用的参数居然一致。弱化使参数变少,节省计算量,又专攻局部不贪多求全;强制进一步减少参数。少即是多) 在 RNN 中,全连接用来把 embedding 空间拉到隐层空间,把隐层空间转回 label 空间等。

     

    CNN与全连接

    在CNN结构中,经多个卷积层和池化层后,连接着1个或1个以上的全连接层.与MLP类似,全连接层中的每个神经元与其前一层的所有神经元进行全连接.全连接层可以整合卷积层或者池化层中具有类别区分性的局部信息.为了提升 CNN网络性能,全连接层每个神经元的激励函数一般采用ReLU函数。

     

    最后一层全连接层的输出值被传递给一个输出,可以采用softmax逻辑回归(softmax regression)进行 分 类,该层也可 称为 softmax层(softmax layer).对于一个具体的分类任务,选择一个合适的损失函数是十分重要的,CNN几种常用的损失函数并分析了它们各自的特点.通 常,CNN的全连接层与MLP 结构一样,CNN的训练算法也多采用BP算法

    举个例子:

    最后的两列小圆球就是两个全连接层,在最后一层卷积结束后,进行了最后一次池化,输出了20个12*12的图像,然后通过了一个全连接层变成了1*100的向量。

     

    这是怎么做到的呢,其实就是有20*100个12*12的卷积核卷积出来的,对于输入的每一张图,用了一个和图像一样大小的核卷积,这样整幅图就变成了一个数了,如果厚度是20就是那20个核卷积完了之后相加求和。这样就能把一张图高度浓缩成一个数了。全连接的目的是什么呢?

     

    因为传统的网络我们的输出都是分类,也就是几个类别的概率甚至就是一个数--类别号,那么全连接层就是高度提纯的特征了,方便交给最后的分类器或者回归。但是全连接的参数实在是太多了,你想这张图里就有20*12*12*100个参数,前面随便一层卷积,假设卷积核是7*7的,厚度是64,那也才7*7*64,所以现在的趋势是尽量避免全连接,目前主流的一个方法是全局平均值。

     

    也就是最后那一层的feature map(最后一层卷积的输出结果),直接求平均值。有多少种分类就训练多少层,这十个数字就是对应的概率或者叫置信度。

     

    >>>关于作者

    CSDN 博客专家,2019-CSDN百大博主,计算机(机器学习方向)博士在读,业余Kaggle选手,有过美团、腾讯算法工程师经历,目前就职于Amazon AI lab。喜爱分享和知识整合。

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  • Mysql—— 内连接、左连接、右连接以及全连接查询

    万次阅读 多人点赞 2018-10-05 23:03:31
    一、内连接查询 inner join 关键字:inner join on 语句:select * from a_table a inner join b_table b on a.a_id = b.b_id; 说明:组合两个表中的记录,返回关联字段相符的记录,也就是返回两个表的交集...

    获取 boy 、girl 表下载地址

    一、内连接查询  inner join

    关键字:inner  join   on

    语句select * from a_table a inner join b_table b on a.a_id = b.b_id;

    说明:组合两个表中的记录,返回关联字段相符的记录,也就是返回两个表的交集(阴影)部分。

    案例解释:在boy表和girl 表中查出两表 hid 字段一致的姓名(gname,bname),boy表和girl 表如下:

          

    采用内连接查询方式:

    SELECT boy.hid,boy.bname,girl.gname FROM boy INNER JOIN girl ON girl.hid = boy.hid;

    查询结果如下:

    二、左连接查询 left join

    关键字:left join on / left outer join on

    语句:SELECT  * FROM a_table a left join b_table b ON a.a_id = b.b_id;

    说明: left join 是left outer join的简写,它的全称是左外连接,是外连接中的一种。 左(外)连接,左表(a_table)的记录将会全部表示出来,而右表(b_table)只会显示符合搜索条件的记录。右表记录不足的地方均为NULL。

    案例解释:在boy表和girl 表中左连接查询,boy表和girl 表如下:

          

    采用内连接查询方式:

    SELECT boy.hid,boy.bname,girl.gname FROM boy LEFT JOIN girl ON girl.hid = boy.hid;

    查询结果如下:

    三、右连接 right join

    关键字:right join on / right outer join on

    语句:SELECT  * FROM a_table a right outer join b_table b on a.a_id = b.b_id;

    说明:right join是right outer join的简写,它的全称是右外连接,是外连接中的一种。与左(外)连接相反,右(外)连接,左表(a_table)只会显示符合搜索条件的记录,而右表(b_table)的记录将会全部表示出来。左表记录不足的地方均为NULL。

    案例解释:在boy表和girl 表中右连接查询,boy表和girl 表如下:

          

    采用内连接查询方式:

    SELECT boy.hid,boy.bname,girl.gname FROM boy RIGHT JOIN girl ON girl.hid = boy.hid;

    查询结果如下:

    四、全连接 union

    关键字:union /union all

    语句:(select colum1,colum2...columN from tableA ) union (select colum1,colum2...columN from tableB )

             或 (select colum1,colum2...columN from tableA ) union all (select colum1,colum2...columN from tableB );

    union语句注意事项:

             1.通过union连接的SQL它们分别单独取出的列数必须相同;

             2.不要求合并的表列名称相同时,以第一个sql 表列名为准;

             3.使用union 时,完全相等的行,将会被合并,由于合并比较耗时,一般不直接使用 union 进行合并,而是通常采用union all 进行合并;

             4.被union 连接的sql 子句,单个子句中不用写order by ,因为不会有排序的效果。但可以对最终的结果集进行排序;

               (select id,name from A order by id) union all (select id,name from B order by id); //没有排序效果

               (select id,name from A ) union all (select id,name from B ) order by id; //有排序效果

    案例解释:将a表和b表合并,表结构如下:

              

    采用 union 全连接:

    union会自动将完全重复的数据去除掉,a、b表中"c"的值都为15,所以只显示一行。

    采用 union all 全连接:

    union all会保留那些重复的数据;

    左右连接练习题:

    根据给出的表结构按要求写出SQL语句。t 表(即Team表)和 m 表(即Match表) 的结构如下:

         

    t 表(即Team表)和 m 表(即Match表) 的内容如下:

             

    t 表和 m 表下载地址

    m 表(即Match表) 的 hostTeamID 与 guestTeamID 都与 t 表(即Team表) 中的 teamID 关联。请查出 2006-6-1 到2006-7-1之间举行的所有比赛,并且用以下形式列出: 拜仁   2:0  不来梅  2006-6-21

    ===============================================================================

    解决方案:

    第一步:先以 m 表左连接 t 表,查出 m 表中 hid 这列对应的比赛信息:

    SELECT m.mid,t.tname,m.mres,m.matime as time FROM m LEFT JOIN t ON t.tid = m.hid;

    查询结果记为结果集 t1 ,t1 表如下:

    第二步:先以 m 表左连接 t 表,查出 m 表中 gid 这列对应的比赛信息:

    SELECT m.mid,t.tname,m.mres,m.matime FROM m LEFT JOIN t ON t.tid = m.gid;

    查询结果记为结果集 t2 ,t2 表如下:

    第三步:以结果集 t1 为基础左连接查询结果集 t2,查询条件为两者比赛序号(mid)相同。

    SELECT t1.tname,t1.mres,t2.tname,t1.time FROM 
    (SELECT m.mid,t.tname,m.mres,m.matime as time FROM m LEFT JOIN t ON t.tid = m.hid) 
    as t1 
    LEFT JOIN 
    (SELECT m.mid,t.tname,m.mres,m.matime as time FROM m LEFT JOIN t ON t.tid = m.gid) 
    as t2 
    ON t1.mid = t2.mid WHERE t1.time BETWEEN '2006-06-01' AND '2006-07-01';

    查询结果如下:

    全连接练习题:

    A表和B表结构如下,请将两表合并:

                

    合并要求:A表中a:5,B表中a:5,因此合并后表中a对应的值为10;要求查出的结果样本如下:

    采用 union all 全连接,然后使用from 子查询:

    SELECT id,SUM(num) as num FROM ((SELECT id,num FROM a) UNION ALL(SELECT id,num FROM b)) as tb GROUP BY id;
    

     

     

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  • 解释一下全连接

    万次阅读 多人点赞 2017-09-28 11:07:27
    解释全连接层的意义与原理

    在卷积神经网络的最后,往往会出现一两层全连接层,全连接一般会把卷积输出的二维特征图转化成一维的一个向量,这是怎么来的呢?目的何在呢?

    举个例子:


    最后的两列小圆球就是两个全连接层,在最后一层卷积结束后,进行了最后一次池化,输出了20个12*12的图像,然后通过了一个全连接层变成了1*100的向量。

    这是怎么做到的呢,其实就是有20*100个12*12的卷积核卷积出来的,对于输入的每一张图,用了一个和图像一样大小的核卷积,这样整幅图就变成了一个数了,如果厚度是20就是那20个核卷积完了之后相加求和。这样就能把一张图高度浓缩成一个数了。

    全连接的目的是什么呢?因为传统的网络我们的输出都是分类,也就是几个类别的概率甚至就是一个数--类别号,那么全连接层就是高度提纯的特征了,方便交给最后的分类器或者回归。

    但是全连接的参数实在是太多了,你想这张图里就有20*12*12*100个参数,前面随便一层卷积,假设卷积核是7*7的,厚度是64,那也才7*7*64,所以现在的趋势是尽量避免全连接,目前主流的一个方法是全局平均值。

    也就是最后那一层的feature map(最后一层卷积的输出结果),直接求平均值。有多少种分类就训练多少层,这十个数字就是对应的概率或者叫置信度。

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  • 用两个表(a_table、b_table),关联字段a_table.a_id和b_table.b_id来演示一下MySQL的内连接、外连接( 左(外)连接、右(外)连接(外)连接)。 MySQL版本:Server version: 5.6.31 MySQL Community Server ...

    用两个表(a_table、b_table),关联字段a_table.a_id和b_table.b_id来演示一下MySQL的内连接、外连接( 左(外)连接、右(外)连接、全(外)连接)。

    MySQL版本:Server version: 5.6.31 MySQL Community Server (GPL)

    数据库表:a_table、b_table

    主题:内连接、左连接(左外连接)、右连接(右外连接)、全连接(全外连接)

    前提

    建表语句:

    CREATE TABLE `a_table` (
      `a_id` int(11) DEFAULT NULL,
      `a_name` varchar(10) DEFAULT NULL,
      `a_part` varchar(10) DEFAULT NULL
    ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8
    CREATE TABLE `b_table` (
      `b_id` int(11) DEFAULT NULL,
      `b_name` varchar(10) DEFAULT NULL,
      `b_part` varchar(10) DEFAULT NULL
    ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8

    表测试数据:



    一、内连接

    关键字:inner join on
    语句:select * from a_table a inner join b_table bon a.a_id = b.b_id;
    执行结果:


    说明:组合两个表中的记录,返回关联字段相符的记录,也就是返回两个表的交集(阴影)部分。

    二、左连接(左外连接)

    关键字:left join on / left outer join on
    语句:select * from a_table a left join b_table bon a.a_id = b.b_id;
    执行结果:


    说明:
    left join 是left outer join的简写,它的全称是左外连接,是外连接中的一种。
    左(外)连接,左表(a_table)的记录将会全部表示出来,而右表(b_table)只会显示符合搜索条件的记录。右表记录不足的地方均为NULL。

    三、右连接(右外连接)

    关键字:right join on / right outer join on
    语句:select * from a_table a right outer join b_table b on a.a_id = b.b_id;
    执行结果:


    说明:
    right join是right outer join的简写,它的全称是右外连接,是外连接中的一种。
    与左(外)连接相反,右(外)连接,左表(a_table)只会显示符合搜索条件的记录,而右表(b_table)的记录将会全部表示出来。左表记录不足的地方均为NULL。


    四、全连接(全外连接)

    MySQL目前不支持此种方式,可以用其他方式替代解决。

    五、补充,MySQL如何执行关联查询

    MySQL认为任何一个查询都是一次“关联”,并不仅仅是一个查询需要到两个表匹配才叫关联,所以在MySQL中,每一个查询,每一个片段(包括子查询,甚至基于单表查询)都可以是一次关联。
    当前MySQL关联执行的策略很简单:MySQL对任何关联都执行嵌套循环关联操作,即MySQL先在一个表中循环取出单条数据,然后在嵌套循环到下一个表中寻找匹配的行,依次下去,直到找到所有表中匹配的行为止。然后根据各个表匹配的行,返回查询中需要的各个列。请看下面的例子中的简单的查询:

    查询语句:select tbl1.col1, tbl2.col2 from tbl1 inner join tbl2 using(col3) where tbl1.col1 in (5, 6);
    假设MySQL按照查询中的表顺序进行关联操作,我们则可以用下面的伪代码表示MySQL将如何完成这个查询:
    outer_iter = iterator over tbl1 where col1 in (5, 6)
    outer_row = outer_iter.next
    while outer_row
        inner_iter = iterator over tbl2 where col3 = outer_row.col3
        inner_row = inner_iter.next
        while inner_row
            output [ outer_row.col1, inner_row.col2]
            inner_row = inner_iter.next
        end
        outer_row = outer_iter.next
    end
    上面的执行计划对于单表查询和多表关联查询都适用,如果是一个单表查询,那么只需要上面外层的基本操作。对于外连接,上面的执行过程仍然适用。例如,我们将上面的查询语句修改如下:
    select tbl1.col1, tbl2.col2 from tbl1 left outer join tbl2 using(col3) where tbl1.col1 in (5, 6);
    那么,对应的伪代码如下:
    outer_iter = iterator over tbl1 where col1 in (5, 6)
    outer_row = outer_iter.next
    while outer_row
        inner_iter = iterator over tbl2 where col3 = outer_row.col3
        inner_row = inner_iter.next
        if inner_row
            while inner_row
                output [ outer_row.col1, inner_row.col2]
                inner_row = inner_iter.next
            end
        else
            output [ outer_row.col1, null]
        end
            outer_row = outer_iter.next
    end
    说明:第五部分摘自《高性能MySQL 第三版》








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