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  • 常见的卷积神经网络
    2022-09-09 16:58:52

    卷积神经网络cnn究竟是怎样一步一步工作的

    用一个卷积核滑动图片来提取某种特征(比如某个方向的边),然后激活函数用ReLU来压制梯度弥散。

    对得到的结果用另一个卷积核继续提取+reLU,然后池化(保留区域最大或者用区域平均来替换整个局部区域的值,保证平移不变性和一定程度上对过拟合的压制)之后“深度”的话,就会需要对池化后的结果继续用不同的卷积核进行“卷积+relu”再池化的工作。

    最后得到的实质是一个图片的深度特征,然后实际分类需要另外加一层,一般是softmax。

    (也就是说如果对一个现成的已经训练完毕的卷积神经网络模型,只保留除了最后一层之外的部分,然后输入训练图片,把网络的输出重新送入一个多类的SVM再训练,最后也能得到差不多的结果,取决于svm的参数。)

    谷歌人工智能写作项目:神经网络伪原创

    如何训练一个简单的分类卷积神经网络

    写作猫

    卷积神经网络有以下几种应用可供研究:1、基于卷积网络的形状识别物体的形状是人的视觉系统分析和识别物体的基础,几何形状是物体的本质特征的表现,并具有平移、缩放和旋转不变等特点,所以在模式识别领域,对于形状的分析和识别具有十分重要的意义,而二维图像作为三维图像的特例以及组成部分,因此二维图像的识别是三维图像识别的基础。

    2、基于卷积网络的人脸检测卷积神经网络与传统的人脸检测方法不同,它是通过直接作用于输入样本,用样本来训练网络并最终实现检测任务的。

    它是非参数型的人脸检测方法,可以省去传统方法中建模、参数估计以及参数检验、重建模型等的一系列复杂过程。本文针对图像中任意大小、位置、姿势、方向、肤色、面部表情和光照条件的人脸。

    3、文字识别系统在经典的模式识别中,一般是事先提取特征。提取诸多特征后,要对这些特征进行相关性分析,找到最能代表字符的特征,去掉对分类无关和自相关的特征。

    然而,这些特征的提取太过依赖人的经验和主观意识,提取到的特征的不同对分类性能影响很大,甚至提取的特征的顺序也会影响最后的分类性能。同时,图像预处理的好坏也会影响到提取的特征。

    深度神经网络是如何训练的?

    Coursera的Ng机器学习,UFLDL都看过。没记错的话Ng的机器学习里是直接给出公式了,虽然你可能知道如何求解,但是即使不知道完成作业也不是问题,只要照着公式写就行。

    反正我当时看的时候心里并没能比较清楚的明白。我觉得想了解深度学习UFLDL教程-Ufldl是不错的。有习题,做完的话确实会对深度学习有更加深刻的理解,但是总还不是很清晰。

    后来看了LiFeiFei的StanfordUniversityCS231n:ConvolutionalNeuralNetworksforVisualRecognition,我的感觉是对CNN的理解有了很大的提升。

    沉下心来推推公式,多思考,明白了反向传播本质上是链式法则(虽然之前也知道,但是当时还是理解的迷迷糊糊的)。所有的梯度其实都是对最终的loss进行求导得到的,也就是标量对矩阵or向量的求导。

    当然同时也学到了许多其他的关于cnn的。并且建议你不仅要完成练习,最好能自己也写一个cnn,这个过程可能会让你学习到许多更加细节和可能忽略的东西。

    这样的网络可以使用中间层构建出多层的抽象,正如我们在布尔线路中做的那样。

    例如,如果我们在进行视觉模式识别,那么在第一层的神经元可能学会识别边,在第二层的神经元可以在边的基础上学会识别出更加复杂的形状,例如三角形或者矩形。第三层将能够识别更加复杂的形状。依此类推。

    这些多层的抽象看起来能够赋予深度网络一种学习解决复杂模式识别问题的能力。然后,正如线路的示例中看到的那样,存在着理论上的研究结果告诉我们深度网络在本质上比浅层网络更加强大。

    卷积神经网络具体怎样训练

    python深度学习中经过卷积神经网络训练后的输出怎样查看

    这两个概念实际上是互相交叉的,例如,卷积神经网络(Convolutionalneuralnetworks,简称CNNs)就是一种深度的监督学习下的机器学习模型,而深度置信网(DeepBeliefNets,简称DBNs)就是一种无监督学习下的机器学习模型。

     

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  • 几种常见卷积神经网络结构

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    卷积神经网络 图像特征的提取与分类一直是计算机视觉领域的一个基础而重要的研究方向。卷积神经网络( Convolutional NeuralNetwork,CNN) 提供了一种端到端的学习模型,模型中的参数可以通过传统的梯度下降方法进行...

    卷积神经网络

    图像特征的提取与分类一直是计算机视觉领域的一个基础而重要的研究方向。卷积神经网络( Convolutional Neural Network,CNN) 提供了一种端到端的学习模型,模型中的参数可以通过传统的梯度下降方法进行训练,经过训练的卷积神经网络能够学习到图像中的特征,并且完成对图像特征的提取和分类。作为神经网络领域的一个重要研究分支,卷积神经网络的特点在于其每一层的特征都由上一层的局部区域通过共享权值的卷积核激励得到。这一特点使得卷积神经网络相比于其他神经网络方法更适合应用于图像特征的学习与表达。

    早期的卷积神经网络结构相对简单,如经典的Le Net-5 模型,主要应用在手写字符别、图像分类等一些相对单一的计算机视觉应用领域中。随着研究的不断深入,卷积神经网络的结构不断优化,其应用领域也逐渐得到延伸。例如,卷积神经网络与深信度网络( Deep Belief Network,DBN)相结合产生的卷积深信度网 络( Convolutional Deep Belief Network,CDBN)作为一种非监督的生成模型,在人脸特征提取得到广泛应用;Alex Net在海量图像分类领域取得了突破性的成果;基于区域特征提取的 R-CNN( Regions with CNN)在目标检测领域取得了成 功;全卷积网络( Fully Convolutional Network,FCN)]实现了端到端的图像语义分割,并且在准确率上大幅超越了传统的语义分割算法。近年来,卷积神经网络的结构研究仍然有着很高的热度,一些具有优秀性能的网络结构不断被提出。

    • 卷积神经网络的基本结构

    CNN的基本结构由输入层、卷积层(convolutional layer)、 池 化 层 (pooling layer)、全连接层及输出层构成。卷积层和池化层一般会取若干个,采用卷积层和池化层交替连接,即一个卷积层连接一个池化层,池化层后再连接一个卷积层,依此类推。由于卷积层中输出特征面的每个神经元与其输入进行局部连接 并通过对应的连接权值与局部输入进行加权求和再加上偏置值,得到该神经元输入值,该过程类似于卷积过程,CNN也由此而得名。

    在卷积神经网络中,输入图像通过多个卷积层和池化层进行特征提取,逐步由低层特征变为高层特征;高层特征再经过全连接层和输出层进行特征分类,产生一维向量,表示当前输入图像的类别。因此,根据每层的功能,卷积神经网络可以划分为两个部分: 由输入层、卷积层和池化层构成特征提取器,以及由全连接层和输出层构成分类器,结构如下图1所示。

    • 卷积神经网络的工作原理

    卷积神经网络的工作原理可以分为网络模型定义、网络训练以及网络的预测三个部分:

    1) 网络模型定义

    网络模型的定义需要根据具体应用的数据量以及数据本身的特点,设计网络深度、网络每一层的功能,以及设定网络中的超参数,如: λ、η 等。针对卷积神经网络的模型设计有不少的研究,比如模型深度方面、卷积的步长方面、激励函数方面等。此外,针对网络中的超参数选择,也存在一些有效的经验总结。但是,目前针对网络模型理论分析和量化研究相对还比较匮乏。

    2) 网络训练

    卷积神经网络可以通过残差的反向传播对网络中的参数进行训练。但是,网络训练中的过拟合以及梯度的消逝与爆炸等问题极大影响了训练的收敛性能。针对网络训练的问题,研究者们提出了一些改善方法。例如:可以使用高斯分布的随机初始化网络参数;利用经过预训练的网络参数进行初始化;对卷积神经网络不同层的参数进行相互独立同分布的初始化。根据近期的研究趋势,卷积神经网络的模型规模正在迅速增大,而更加复杂的网络模型也对相应的训练策略提出了更高的要求。

    3) 网络的推断预测

    卷积神经网络的预测过程就是通过对输入数据进行前向传导,在各个层次上输出特征图,最后利用全连接网络输出基于输入数据的条件概率分布的过程。近期的研究表明,经过前向传导的卷积神经网络高层特征具有很强的判别能力和泛化性能。这一研究成果对于扩展卷积神经网络的应用领域具有重要的意义。

    • 卷积神经网络的模型结构

    Lecun 等提出的 Le Net-5 模型采用了交替连接的卷积层和下采样层对输入图像进行前向传导,并且最终通过全连接层输出概率分布。这种结构是当前普遍采用的卷积神经网络结构的原型。Le Net-5 虽然在手写字符识别领域取得了成功,但是其存在的缺点也比较明显,包括:

    1. 难以寻找到合适的大型训练集对网络进行训练以适应更为复杂的应用需求。
    2. 过拟合题使得 Le Net-5 的泛化能力较弱。
    3. 网络的训练开销非常大,硬件性能支持的不足使得网络结构的研究非常困难。 以上三大制约卷积神经网络发展的重要因素在近期的研究中取得了突破性的进展是卷积神经网络成为一个新的研究热点的重要原因。并且,近期针对卷积神经网络的深度和结构优化方面的研究进一步提升了网络的数据拟合能力。针对 Le Net-5 的缺陷,Krizhevsky 等提出了Alex Net。Alex Net 有5层卷积网络,如下图2所示。网络有约65万个神经元以及6 000万个可训练参数,从网络规模上大大超越了Le Net-5。另外,Alex Net选择了大型图像分类数据库 Image Net作为训练数据集。Image Net 提供了1 000个类别共 120 万张图片进行训练,图片的数量和类别都大幅度超越了以往的数据集。在去过拟合方面,Alex Net 引了dropout,一定程度上减轻了网络过拟合问题。在硬件支持方面,Alex Net 使用了GPU进行训练,相比传统的CPU 运算,GPU 使网络的训练速度提高了十倍以上。Alex Net在 Image Net 的 2012 图像分类竞赛中夺得冠军,并且相比于第二名的方法在准确度上 取得了高出11% 的巨大优势。Alex Net 的成功使得卷积神经网络的研究再次引起了学术界的关注。

    图2  Alex Net 结构

    Simonyan 等在Alex Net 的基础上,针对卷积神经网络的深度进行了研究提出了VGG 网络。VGG 由3×3的卷积核构建而成,通过对比不同深度的网络在图像应用中的性能。Simonyan等证明了网络深度的提升有助于提高图像分类的准确度。然而,这种深度的增加并非没有限制,在恰当的网络深度基础上继续增加网络的层数,会带来训练差增大的网络退化问题。因此,VGG 的最佳网络深度被设定在了16~19 层,结构如下图3所示。

     

    图3  VGG结构

    针对深度络的退化问题,He 等分析认为如果网络中增加的每一个层次都能够得到优化的训练,那么误差是不应该会在网络深度加大的情况下提高的。因此,网络退化问题说明了深度网络中并不是每一个层次都得到了完善的训练。He 等提出了一种 Res Net 网络结构。Res Net 通过Short connections将低层的特征图 x 直接映射到高层的网络中,如下图4所示。假设原本网络的非线性映射为F( x),那么通过 short connection连接之后的映射关系就变为了 F( x) + x。He 等提出这一方法的依据是 F( x) + x 的优化相比 F(x)会更加容易。因为,从极端角度考虑如果x已经 是 一 个 优 化 的 映 射,那 么 short connection之间的网络映射经过训练后就会更趋近于0。这就意味着数据的前向传导可以在一定程度上通short connection 跳过一些没有经过完善训练的层次,从而提高网络的性能。实验证明,Res Net 虽然使用了和 VGG 同样大小的卷积核,但是网络退化问题的解决使其可以构建成为一个152层的网络,并且Res Net 相比VGG 有更低训练误差和更高的测试准确度。

    图4  残差块结构

    虽然 Res Net 在一定程度上解决了深层网络退化的问题,但是关于深层网络的研究仍然存在一些疑问:

    1. 如何判断深度网络中哪些层次未能得到完善的训练。
    2. 是什么原因导致深度网络中部分层次训练的不完善。
    3. 如何处理深层网络中训练不完善的层次。

    在卷积神经网络深度的研究以外,Szegedy 等更关注通过优化网络结构从而降低网络的复杂程度。他们提出了一种卷积神经网络的基本模块称为Inception。如图5所示,Inception 模块由1 × 1,3 × 3,5 × 5 的卷积核组成。小尺度卷积核的使用主要有两大优点: 1) 限制了整个网络中的训练参数数量,降低了网络的复杂度;2) 不同大小的卷积核在多尺度上针对同一图像或者特征图进行了特征提取。实验表明,使用 Inception 模块构建的GoogLe Net的训练参数数量只有Alex Net 的 1 /12,但是在 Image Net 上的图像分类准度却高出 Alex Net 大约 10% 。

    图5  Inception 模块

    卷积神经网络结构方面的研究是一个开放的问题,基于当前的研究状况,目前的研究主要形成了两大趋势:

    1. 增加卷积神经网络的深度。
    2. 优化卷积神经网络的结构,降低网络的复杂度。

    在卷积神经网络的深度研究方面,主要依赖于进一步分析深层次网络存在的潜在隐患( 如:网络退化) ,以解决深层网络的训练问题( 如: VGG、Res Net) 。而在优化网络结构方面,目前的研究趋势是进一步加强对于当前网络结构的理解和分析,以更简洁高效的网络结构取代当前的结构,进一步地降低网络复杂度并且提升网络的性能( 如:GoogLe Net、完全卷积网络) 。

    展开全文
  • 动手学深度学习:卷积神经网络,LeNet,卷积神经网络进阶 卷积神经网络基础 目录: 1、卷积神经网络的基础概念 2、卷积层和池化层 3、填充、步幅、输入通道和输出通道 4、卷积层的简洁实现 5、池化层的简洁实现 1、...
  • 作者主页(文火冰糖的硅基工坊):文火冰糖(王文兵)的博客_文火冰糖的硅基工坊_CSDN博客 ...2.1 卷积神经网络进化史 2.2 深度神经网络大全 2.3如何描述网络 第3章 网络指标比较 3.1 复杂度比较 3.2...

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     本文网址:https://blog.csdn.net/HiWangWenBing/article/details/120835303


    目录

    第1章 人工智能发展的3次浪潮

    1.1 人工智能的发展报告2011-2020

    1.2 来自其他途径

    第2章 神经网络的演进历史

    2.1 卷积神经网络进化史

    2.2 深度神经网络大全

    2.3 如何描述网络

    第3章 网络指标比较

    3.1 复杂度比较

    3.2 准确率比较

    3.3 错误率比较

    3.4 不同网络参数运算比较

    3.5 综合比较

    3.6 参数量的计算方法


    第1章 人工智能发展的3次浪潮

    1.1 人工智能的发展报告2011-2020

    资料来源:清华大学、中国人工智能学会《人工智能的发展报告2011-2020》,赛迪研究院、人工智能产业创新联盟《人工智能实践录》,中金公司研究部


    ► 第一次浪潮(1956-1974年):AI思潮赋予机器逻辑推理能力。伴随着“人工智能”这一新兴概念的兴起,人们对AI的未来充满了想象,人工智能迎来第一次发展浪潮。这一阶段,人工智能主要用于解决代数、几何问题,以及学习和使用英语程序,研发主要围绕机器的逻辑推理能力展开。其中20世纪60年代自然语言处理和人机对话技术的突破性发展,大大地提升了人们对人工智能的期望,也将人工智能带入了第一波高潮。

    但受限于当时计算机算力不足,同时由于国会压力下美英政府于1973年停止向没有明确目标的人工智能研究项目拨款,人工智能研发变现周期拉长、行业遇冷。

    ► 第二次浪潮(1980-1987年):专家系统使得人工智能实用化。最早的专家系统是1968年由费根鲍姆研发的DENDRAL系统,可以帮助化学家判断某特定物质的分子结构;DENDRAL首次对知识库提出定义,也为第二次AI发展浪潮埋下伏笔。20世纪80年代起,特定领域的“专家系统”AI程序被更广泛的采纳,该系统能够根据领域内的专业知识,推理出专业问题的答案,AI也由此变得更加“实用”,专家系统所依赖的知识库系统和知识工程成为了当时主要的研究方向。

    然而专家系统的实用性只局限于特定领域,同时升级难度高、维护成本居高不下,行业发展再次遇到瓶颈。1990年人工智能DARPA项目失败,宣告AI的第二次浪潮步入低谷。不过,同时期BP神经网络的提出,为之后机器感知、交互的能力奠定了基础。

    ► 第三次浪潮(1993年至今):深度学习助力感知智能步入成熟。不断提高的计算机算力加速了人工智能技术的迭代,也推动感知智能进入成熟阶段,AI与多个应用场景结合落地、产业焕发新生机。2006年深度学习算法的提出、2012年AlexNet在ImageNet训练集上图像识别精度取得重大突破,直接推升了新一轮人工智能发展的浪潮。2016年,AlphaGo打败围棋职业选手后人工智能再次收获了空前的关注度。从技术发展角度来看,前两次浪潮中人工智能逻辑推理能力不断增强、运算智能逐渐成熟,智能能力由运算向感知方向拓展。目前语音识别、语音合成、机器翻译等感知技术的能力都已经逼近人类智能。

    1.2 来自其他途径

    å®æ´è§£æAI人工æºè½ï¼3大浪潮ï¼3大ææ¯ï¼3大åºç¨(大åæè¯è¯´)

    (1)第三层浪潮源于深度学习革命性的发展。

    (2)卷积神经网络又是深度学习中最重要的动力之一。

    第2章 神经网络的演进历史

    2.1 卷积神经网络进化史

    (1)AlexNet是深度学习的起点,后续各种深度学习的网络或算法,都是源于AlexNet网络。

    (2)ResNet和inception称为一个2016年的巅峰。

    (3)新的网络还在不断的涌现

    2.2 深度神经网络大全

    深度ç¥ç»ç½ç»ç¸å³æ±æ»ï¼æ´æ°è³2019.4.25

    2.3 如何描述网络

    å ç§å¸¸è§çå·ç§¯ç¥ç»ç½ç»ç»æ_ç¥ç»ç½ç»ç»æ

    (1)网络架构(结构)

    • 串联
    • 并联
    • 跳联

    (2)网络层数

    • 卷积层
    • 池化层
    • 激活函数
    • 全连接层
    • 归一化

    (3)网络参数量大小

    • 模型参数个数
    • 模型文件或内存大小
    • 模型计算机大小

    (4)准确率提升

    • Top-1的准确率
    • Top-5的错误率
    • 与人的识别率的比较

    第3章 网络指标比较

    3.1 复杂度比较

    3.2 准确率比较

    3.3 错误率比较

    3.4 不同网络参数运算比较

     横坐标:操作运算量

    纵坐标:Top-1的准确率

    在上图中,inception-3 & inception-4、Restnet-101 & Restnet-152在准确率和网络运算量之间取得了较好的平衡,即准确率高、运算量小。

    3.5 综合比较

    3.6 参数量的计算方法

     


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    展开全文
  • 池化二、LeNet三、常见的一些卷积神经网络1.AlexNet2.VGG3.NiN4.GoogLeNet   一、卷积神经网络基础 1.基础知识 二维互相关(cross-correlation)运算:输入一个二维数组和核数组(卷积核或过滤器),卷积核在输入数组...
  • 第一篇文章介绍了卷积神经网络的数据输入形式和权值的初始化:CNN)卷积神经网络(一) 第二篇文章介绍了卷积操作,常用的激活函数(CNN)卷积神经网络(二) 第三篇介绍了卷积神经网络的池化层,可视化理解以及用...
    1. Letnet
    2. Alexnet
    3. ZFnet
    4. VGG
    5. Googlenet
    6. Resnet: Deep Residual Learning Network
    7. fine-tune

    第一篇文章介绍了卷积神经网络的数据输入形式和权值的初始化:CNN)卷积神经网络(一) 第二篇文章介绍了卷积操作,常用的激活函数(CNN)卷积神经网络(二)
    第三篇介绍了卷积神经网络的池化层,可视化理解以及用数学的角度理解卷积操作:[(CNN)卷积神经网络(三)]
    第四篇介绍了dropout的三种不同理解方式:(CNN)卷积神经网络(四)dropout

    这一篇看一下常见的卷积神经网络

    1.Letnet

    这是一开始最简单的卷积神经网络,用来做手写数字识别的。
    这里写图片描述

    这是它的网络结构:
    这里写图片描述
    其实就是最经典的:

    [CONVPOOLCONVPOOLCONVFC]

    2.Alexnet

    这里写图片描述
    第一层卷积层用55个神经元,每次采样采用11X11的滑动窗口,然后得到55个feature map。
    它的top5的准确度超出第二10%。
    这里写图片描述

    3.ZFnet

    这里写图片描述
    ZFnet只是对前面的网络做了一些调整,改动不是很大。
    在第一层卷积层,只是把11X11的滑动窗口改为7X7,步长设为2。

    4.VGG

    这个是VGG-16的
    这里写图片描述
    能训练出一个16层的神经网络,真的很不容易,因为那时候梯度消失还没有得到比较好的解决。

    参数比较:
    这里写图片描述

    消耗内存计算:
    这里写图片描述
    总内存:24M*4bytes -=93MB/image
    总参数:138M parameters

    不要觉得自己有GPU就屌爆了,一次丢太多图片,你的服务器照样受不了。

    5.Googlenet

    这里写图片描述
    它把全连接层换成了小卷积,而且它只有5百万个参数。

    6.Resnet: Deep Residual Learning Network

    这里写图片描述
    resnet的网络深度比VGG还要深8倍,但是它比VGG好训练。
    由上图的中间图,你会发现这是平铺的网络,其实就是

    F(W1,F(W2,F(W3,F(W4,x))))
    这样层层嵌套的结构,这样在求梯度的时候非常容易导致梯度消失,所以就由人想出了下图这样的结构:
    这里写图片描述

    它相当于x这样的输入数据,和经过卷积之后的输出数据 F(x) 共同作为下一层的输入,让模型学习他们之间的残差,其实就是x和 F(x) 之间的差异,然后把这样的差异值叠加。

    与之前的差异:求偏导时由:

    F(W1,F(W2,F(W3,F(W4,x))))
    变成了 F(x)+x 。求偏导函数对于 和函数比嵌套函数更好求嘛。

    7.fine-tune

    站在巨人的肩膀上来做自己的事情吧,这里有所有CNN的参数文件下载改改就可以用了。
    Model-Zoo

    展开全文
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  • 常用的几种卷积神经网络介绍

    万次阅读 多人点赞 2018-01-11 15:32:37
    常用的几种卷积神经网络介绍标签(空格分隔): 深度学习这是一篇基础理论的博客,基本手法是抄、删、改、查,毕竟介绍这几个基础网络的博文也挺多的,就算是自己的一个笔记吧,以后忘了多看看。主要是想介绍下常用...
  • 卷积神经网络的几种模型

    千次阅读 2022-04-17 10:15:14
    关于卷积神经网络的模型,我们这里只谈论关于图像分类的卷积神经网络的四种模型。 在这里我们就不对卷积神经网络的结构进行阐述,不了解的同学可以参考我之前的博客 LeNet-5 首先我们先阐述的是1989年提出来的...
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  • 卷积神经网络原理

    千次阅读 2022-03-23 12:33:42
    简单快速了解卷积神经网络(CNN)原理
  • 本文档详细介绍了卷积神经网络的工作机理,然后介绍了常用的AlexNet、VGG、GoogLet、ResNet网络架构以及论文中介绍的一些核心trick,非常值得深度学习爱好者作为入门材料来研究。

空空如也

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常见的卷积神经网络