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  • 可视化卷积神经网络过滤器 #想要观察卷积神经网络学到的过滤器,另一种简单的方法是显示每个过滤器所响应的视觉模式。 #通过在输入空间中进行梯度上升来实现:空白图像开始,将梯度下降应用于卷积神经网络输入图像...

    可视化卷积神经网络的过滤器

    #想要观察卷积神经网络学到的过滤器,另一种简单的方法是显示每个过滤器所响应的视觉模式。
    #通过在输入空间中进行梯度上升来实现:空白图像开始,将梯度下降应用于卷积神经网络输入图像的值,其目的是让某个过滤器的响应最大化。

    1、为过滤器的可视化定义损失张量

    #为过滤器的可视化定义损失张量
    from keras.applications import VGG16
    from keras import backend as K
    
    model=VGG16(weights='imagenet',
                include_top=False)
    
    layer_name
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  • 卷积神经网络之多个过滤器

    千次阅读 2020-02-01 14:48:24
    每个过滤器都可以检测一个特征,所当我们要检测多个过滤器时,就需要多个过滤器,最后得到的图像的第三个维度等于顾虑器的个数,即为多个过滤器与原图像的卷积,再堆叠在一起。 ...

    在这里插入图片描述
    每个过滤器都可以检测一个特征,所当我们要检测多个过滤器时,就需要多个过滤器,最后得到的图像的第三个维度等于顾虑器的个数,即为多个过滤器与原图像的卷积,再堆叠在一起。

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  • 卷积神经网络基础 卷积神经网络包括卷积层和池化层。 二维卷积层 最常见的是二维卷积层,常用于处理图像数据。 二维互相关运算 二维互相关(cross-correlation)运算的输入是一个二维输入数组和一个二维核(kernel)...
  • 卷积神经网络 1、卷积神经网络与简单的单层神经网络的比较 2、卷积神经网络的发展历史 3、卷积神经网络的结构分析 4、卷积网络API介绍 全连接神经网络的缺点: 1、参数太多,在cifar-10的数据集中,只有32*...

    深层的神经网络

    深度学习网络与更常见的单一隐藏层神经网络的区别在于深度,深度学习网络中,每一个节点层在前一层输出的基础上学习识别一组特定的特征。随着神经网络深度增加,节点所能识别的特征也就越来越复杂。

    卷积神经网络介绍:https://www.jianshu.com/p/1ea2949c0056

     

    卷积神经网络

    1、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 layer

    全连接神经网络的缺点:

    1、参数太多,在cifar-10的数据集中,只有32*32*3,就会有这么多权重,如果说更大的图片,比如200*200*3就需要120000多个,这完全是浪费

    2、没有利用像素之间的位置信息,对于图像识别任务来说,每个像素与周围的像素都是联系比较紧密的。

    3、层数限制(层数多了,反而可能效果不好)

     

    神经网络的基本组成包括输入层隐藏层输出层。而卷积神经网络的特点在于隐藏层分为卷积层池化层(pooling layer,又叫下采样层)

    卷积层:通过在原始图像上平移来提取特征

    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(最大池化和平均池化)

    2、卷积层

    卷积层的零填充:

    卷积核在提取特征映射时的动作称之为padding(零填充),由于移动步长不一定能整出整张图的像素宽度。其中有两种方式,SAME和VALID。

    • SAME:越过边缘取样,取样的面积和输入图像的像素宽度一致。
    • VALID:不越过边缘取样,取样的面积小于输入的图像的像素宽度

     

    下面的动态图形象地展示了卷积层的计算过程

    结论

    • 大小表示方式 [长, 宽, 通道数]
    • 偏置数和filter个数相等
    • filter个数和最后输出的通道数相等
    • 上图中的filter是2,相当于有2个人去观察5*5*3的图片(3通道) ,每个filter进行内积之和加上偏置得出一个结果。最后形成2个结果(2个通道)

    怎么计算卷积输出体积大小

    • 输入体积大小 H1 * W1 * D1
    • 四个超参数:
      • Filter数量 K
      • Filter大小 F
      • 步长 S
      • 零填充大小 P
    • 输出体积大小 H2 * W2 * D2
      • H2 = (H1 - F + 2P)/S + 1
      • W2 = (W1 - F + 2P)/S + 1
      • D2 = K

    例如:输入的图片的大小为 28 * 28 * 1(长,宽,通道数),过滤器的大小为3 * 3,有32个,步长=1,填充P=1

    H2 = (28 - 3 + 2*1)/1 + 1 = 28

    W2 = (28 - 3 + 2*1)/1 +1 = 28

    则输出体积大小为[28, 28, 32]

     练习题

    输入图片大小为200*200,依次经过一层卷积(kemel size 5*5,padding 1,stride 2),pooling(kemel size 3*3,padding 0,stride 1),又一层卷积(kemel size 3*3,padding 1,stride 1)之后,输出特征图大小为:( C  )

    A.95      B.96     C.97     D.98      E.99      F.100

    解析:

    H2,1 = (200-5+2*1)/2+1=99.5   取99,因为填充是在图片外围填充一圈,取99刚好能够覆盖图片

    H2,2 = (99-3)/1+1=97

    H2,3 = (97-3+2*1)/1+1=97

     

    卷积网络API

    卷积层:

    • tf.nn.conv2d(input, filter, strides=, padding=, name=None)
      • 计算给定4-D input和filter张量的2维卷积
      • input:给定的输入张量,具有[batch, height, width, channel],类型为float32,64
      • filter:指定过滤器的大小,里面存放的是权重。[filter_height,filter_width, in_channels, out_channels] (in_channels表示过滤器的输入通道数; out_channels表示过滤器的输出通道,代表有多少个结论,最后输出多少张表。值为filter的个数,同样也是偏置的个数
      • strides:strides=[1, stride, stride, 1],步长
      • padding:“SAME”,“VALID”这两种值,表示填充算法的类型。其中“VALID”表示滑动超出的部分舍弃,“SAME”表示填充,使得变化后height,width一样大值为数值时,需要根据公式计算

    3、激励层

    激活函数-Relu

    CNN采用的激励函数一般为ReLU(The Rectified Linear Unit/修正线性单元),它的特点是收敛快,求梯度简单,但较脆弱,图像如下。

    公式:relu = max(0, x)

    作用:把卷积层输出结果做非线性映射。增加网络的非线性分割能力。

    说明:

    • 采用sigmoid等函数,反向传播求误差梯度时,计算量相对大,而采用Relu激活函数,整个过程的计算量节省很多
    • 对于深层网络,sigmoid函数反向传播时,很容易就会出现梯度爆炸的情况

    激活函数API

    tf.nn.relu(features, name=None)

    feature:卷积后加上偏置的结果(比如卷积层输出后的结果为(28,28,100) ,其中100表示多少个过滤器(神经元),就有多少个结果表)

    return:结果

    激活层不改变图片的大小

    4、池化层

    Pooling层主要作用是特征提取,通过去掉Feature Map中不重要的样本,进一步减少参数数量。

    如果输入是图像的话,那么池化层的最主要作用就是压缩图像。

    Pooling的方法很多,最常用的是Max Pooling。一般用2*2,步长为2 来做池化。

                

    池化API

    • tf.nn.max_pool(value, ksize=, strides=, padding=, name=None)
      • 输入上执行最大池数
      • value:4-D Tensor形状[batch, height, width, channels]
      • ksize:池化窗口大小,[1, ksize, ksize, 1]
      • strides:步长大小,[1, strides, strides, 1]
      • padding:填充算法的类型(SAME,VALID)。使用SAME。池化层的padding="SAME",表示填充,如果不够需要填充,但是图片大小需要计算

    5、全连接层

    前面的卷积和池化相当于特征工程,后面的全连接相当于做特征加权。最后的全连接层在整个卷积神经网络中起到“分类器”的作用。

     卷积神经网络识别手写数字案例

    Mnist数据集可以从官网下载,网址:http://yann.lecun.com/exdb/mnist/下载下来的数据集被分成两部分:训练集和测试集。

    案例分析:

    每个手写数字图片的大小为28*28,预测数字为0-9,共10个类别,图片通道为1。

    我们可以自己定义卷积层,如下

    一卷积层:        卷积:定义32个Filter,大小5*5,strides=1,padding="SAME",bisa=32个(有多少个Filter就有多少个偏置)   则输入:[None, 28, 28, 1]   输出:[None, 28, 28, 32]

                              激活:激活层不改变图片大小,输出为[None, 28, 28, 32]

                              池化:定义池化大小2*2,strides=2,padding="SAME"       则输入:[None, 28, 28, 32]   输出:[None, 14, 14, 32](池化层的padding="SAME",表示填充,但是图片大小需要计算

    二卷积层 :        卷积:定义64个Filter,大小5*5*32(一层卷积输出的通道=32),strides=1,padding="SAME",bisa=64个        则输入:[None, 14, 14, 32]   输出:[None, 14, 14, 64]

                               激活:激活层不改变图片大小,输出为[None, 14, 14, 64]

                               池化:定义池化大小2*2,strides=2,padding="SAME"     则输入:[None, 14, 14, 64]   输出:[None, 7, 7, 64]

    全连接层:         输入二维:[None, 7*7*64]    权重:[7*7*64, 10]   bias=10个   输出:[None, 10]

    注意:

    深度学习的学习率都非常小

    完整代码如下:

    #! /usr/bin/env python 
    # -*- coding:utf-8 -*-
    import tensorflow as tf
    from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data
    
    """
    卷积神经网络手写数字识别案例
    """
    
    # 定义一个初始化权重的函数
    def weight_variables(shape):
        w = tf.Variable(tf.random_normal(shape=shape, mean=0.0, stddev=1.0))
        return w
    
    
    # 定义一个初始化偏置的函数
    def bias_variables(shape):
        b = tf.Variable(tf.constant(0.0, shape=shape))
        return b
    
    
    def model():
        """
        自定义卷积模型
        :return:
        """
        # 1、建立数据的占位符  x[None, 784]  y_true[None, 10]
        with tf.variable_scope("data"):
            x = tf.placeholder(tf.float32, [None, 784])
            y_true = tf.placeholder(tf.int32, [None, 10])
    
        # 2、一卷积层   定义32个Filter,大小5*5,strides=1,padding="SAME",bisa=32个
        with tf.variable_scope("conv1"):
            # 随机初始化权重(filter),偏置[32]
            w_conv1 = weight_variables([5,5,1,32])  # 图片通道数=1  filter=32
            b_conv1 = bias_variables([32])
    
            # 对x进行形状的改变 [None,784] ——> [None,28,28,1]
            x_reshape = tf.reshape(x, [-1, 28, 28, 1])  # 第一个值不知道就填-1
    
            # 卷积+激活  [None,28,28,1]——>[None, 28, 28, 32]
            x_relu = tf.nn.relu(tf.nn.conv2d(x_reshape, w_conv1, strides=[1,1,1,1], padding="SAME") + b_conv1)
    
            # 池化 2*2,strides=2,padding="SAME"  [None, 28, 28, 32]——>[None, 14, 14, 32]
            x_pool1 = tf.nn.max_pool(x_relu, ksize=[1,2,2,1], strides=[1,2,2,1], padding="SAME")
    
        # 3、二卷积层   定义64个Filter,大小5*5*32,strides=1,padding="SAME",bisa=64个
        with tf.variable_scope("conv2"):
            # 随机初始化权重(filter) [5,5,32,64 ,偏置[64]
            w_conv2 = weight_variables([5, 5, 32, 64])  # 图片通道数=32  filter=64
            b_conv2 = bias_variables([64])
    
            # 卷积、激活、池化计算
            # [None, 14, 14, 32]——>[None, 14, 14, 64]
            x_relu2 = tf.nn.relu(tf.nn.conv2d(x_pool1, w_conv2, strides=[1,1,1,1], padding="SAME") + b_conv2)
    
            # 池化 2*2,strides=2,padding="SAME"  [None, 14, 14, 64]——>[None, 7, 7, 64]
            x_pool2 = tf.nn.max_pool(x_relu2, ksize=[1, 2, 2, 1], strides=[1, 2, 2, 1], padding="SAME")
    
        # 4、全连接层   [None, 7, 7, 64]——>[None,7*7*64]*[7*7*64,10]+[10]=[None, 10]
        with tf.variable_scope("fc"):
            # 随机初始化权重和偏置
            w_fc = weight_variables([7*7*64, 10])
            b_fc = bias_variables([10])
    
            # 修改形状  [None, 7, 7, 64]——>[None, 7*7*64]
            x_fc_reshape = tf.reshape(x_pool2, [-1, 7*7*64])
    
            # 进行矩阵运算得出每个样本的10个结果
            y_predict = tf.matmul(x_fc_reshape, w_fc) + b_fc
    
        return x, y_true, y_predict
    
    
    def conv_fc():
        # 获取真实的数据
        mnist = input_data.read_data_sets("./data/", one_hot=True)
    
        # 定义模型,得出输出
        x, y_true, y_predict = model()
    
        # 求所有样本损失,然后求平均损失
        with tf.variable_scope("soft_cross"):
            # 求平均交叉熵损失
            loss = tf.reduce_mean(tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(labels=y_true, logits=y_predict))
    
        # 梯度下降求损失
        with tf.variable_scope("optimizer"):
            # 深度学习的学习率非常小
            train_op = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.0001).minimize(loss)
    
        # 计算准确率
        with tf.variable_scope("acc"):
            equal_list = tf.equal(tf.argmax(y_true, 1), tf.argmax(y_predict, 1))
            accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(equal_list, tf.float32))
    
        # 定义一个初始化变量的op
        init_op = tf.global_variables_initializer()
    
        # 开启会话训练
        with tf.Session() as sess:
            # 初始化变量
            sess.run(init_op)
    
            # 循环训练
            for i in range(1000):
                # 取出样本数据的特征数据、目标数据
                mnist_x, mnist_y = mnist.train.next_batch(50)
                # 运行train_op训练
                sess.run(train_op, feed_dict={x: mnist_x, y_true: mnist_y})
    
                print("训练第%d步,准确率为:%f" % (i, sess.run(accuracy, feed_dict={x: mnist_x, y_true: mnist_y})))
    
    
    if __name__ == '__main__':
        conv_fc()
    

    设置的训练步数可以调的更大一点。

    代码运行后展示:

     

    展开全文
  • 1*1卷积过滤器 和 正常的过滤器一样,唯一不同的是它的大小是1*1,没有考虑在前一层局部信息之间的关系。最早大神颜水成论文《Network In Network》 中使用1*1卷积 ,目的是想加深加宽网络结构 。后来谷歌GoogleNet...

     

    1*1卷积过滤器 和 正常的过滤器一样,唯一不同的是它的大小是1*1,没有考虑在前一层局部信息之间的关系。最早大神颜水成论文《Network In Network》 中使用1*1卷积 ,目的是想加深加宽网络结构 。后来谷歌GoogleNet的Inception网络( Going Deeper with Convolutions ),微软亚洲研究院(MSRA)在 ResNet中的残差模块等中使用。

    如果卷积的输出输入都只是一个平面,那么1x1卷积核并没有什么意义,它是完全不考虑像素与周边其他像素关系。 但卷积的输出输入是长方体,所以1x1卷积实际上是对每个像素点在不同的channels上进行线性组合(信息整合),且保留了图片的原有平面结构,调控depth,从而完成升维或降维的功能。

     

    卷积神经网络CNN 中用1*1 卷积的作用

    1. 降维(减少参数)

                                                                                             Inception模块

    原始模块是左图,右图中是加入了1×1卷积进行降维的。虽然左图的卷积核都比较小,但是当输入和输出的通道数很大时,乘起来也会使得卷积核参数变的很大,而右图加入1×1卷积后可以降低输入的通道数,卷积核参数、运算复杂度也就跟着降下来了。

    以GoogLeNet的3a模块为例

    输入的feature map是28×28×192,

    1×1卷积通道为64

    3×3卷积通道为128

    5×5卷积通道为32

    左图结构,那么卷积核参数为:192 × (1×1×64) +192 × (3×3×128) + 192 × (5×5×32) = 387072

    右图对3×3和5×5卷积层前分别加入了通道数为96和16的1×1卷积层,这样卷积核参数为:1×1×192×64+(1×1×192×96+3×3×96×128)+(1×1×192×16+5×5×16×32)= 157184 看,参数大约减少到原来的三分之一

    同时在并行pooling层后面加入1×1卷积层后也可以降低输出的feature map数量(feature map尺寸指W、H是共享权值的sliding window,feature map 的数量就是channels)

    GoogLeNet利用1×1的卷积降维后,得到了更为紧凑的网络结构,虽然总共有22层,但是参数数量却只是8层的AlexNet的十二分之一(当然也有很大一部分原因是去掉了全连接层)。

       2. 升维(用最少的参数拓宽网络channal)

    微软的深度残差网络ResNet中的残差模块为例(152层ResNet架构,除了在层数上面创纪录,ResNet 的错误率也低得惊人,达到了3.6%,人类都大约在5%~10%的水平。这是目前为止最好的深度学习框架)

                                                                           图2.普通shortcut和深度瓶颈结构对比

    上图中,在输入处有一个1*1卷积核,在输出处也有一个卷积核,3*3,64的卷积核的channel是64,只需3*3卷积层后添加一个1*1,256的卷积核,只用64*256个参数就能把网络 channel 从 64 拓宽四倍到 256。

    假定上一层的feature map是w*h*256,并且最后要输出的是256个channel。

    左图中结构的操作数:w*h*256*3*3*256 =589824*w*h

    左图中结构侧操作数:w*h*256 * 1*1*64 + w*h*64 * 3*3*64 +w*h*64 * 1*1*256 = 69632*w*h,,右图参数大概是左图参数八分之一(实现降维,减少参数)。

    因此,通过合理使用1*1卷积核可以用最少的参数拓宽网络channal。

    3. 提升模型的表征能力

    卷积层之后经过激励层,1*1的卷积在前一层的学习表示上添加了非线性激励( non-linear activation ),增加模型深度,一定程度上提升模型的表征能力;

    4. 实现全连接

    《network in network 》提出可以用 1*1的卷积层 代替 全连接层

    卷积层就相当于一个卷积核,对于传送过来的feature map进行局部窗口滑动,无论你输入的feature map多大(不能小于卷积核的大小),都不会对卷积造成影响,而全连接使用的是图像的全局信息

    全连接层的坏处就在于其会破坏图像的空间结构,因此人们便开始用卷积层来“代替”全连接层,通常采用1×1的卷积核,这种不包含全连接的CNN成为全卷积神经网络(Fully Convolutional Networks, FCN),FCN最初是用于图像分割任务,之后开始在计算机视觉领域的各种问题上得到应用,事实上,Faster R-CNN中用来生成候选窗口的CNN就是一个FCN。FCN的特点就在于输入和输出都是二维的图像,并且输入和输出具有相对应的空间结构,在这种情况下,我们可以将FCN的输出看作是一张热度图,用热度来指示待检测的目标的位置和覆盖的区域。在目标所处的区域内显示较高的热度,而在背景区域显示较低的热度,这也可以看成是对图像上的每一个像素点都进行了分类,这个点是否位于待检测的目标上。

    在FCN网络中,我们通过卷积替换掉全连接,具体做法是:

    1. 在第一个FC处,使用400个5*5*16的卷积核对上一层layer进行处理,得到的输出是1*1*400。这样,输出中每一个值都包含了一个5*5*16的卷积核。
    2. 在第二个FC处,使用400个1*1*400的卷积核对上一层的输出1*1*400进行处理,得到的还是1*1*400。
    3. 对应于softmax输出,这里依然用1*1卷积进行输出,n个1*1*400的卷积核

    参考:

    360建人工智能研究院院长颜水成论文《Network In Network》  

    谷歌GoogleNet的Inception网络( Going Deeper with Convolutions

    微软亚洲研究院(MSRA) 深度残差网络 ResNet

    https://www.jianshu.com/p/3af06422c768

    展开全文
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    千次阅读 2019-02-25 14:51:38
    下面来简单介绍和归纳总结一下国内外卷积神经网络的结构,分析一下卷积神经网络的基本原理,阐述一下卷积神经网络在图像识别中的相关应用及取得的最新研究成果。 卷积神经网络是人工神经网络与深度学习相结合,通过...
  • 文章目录卷积神经网络基础二维卷积层padding以及stride对特征图影响stridekernel参数LeNetLeNet结构图卷积神经网络进阶AlexNetVGGNiN(network in network)GoogleNet 卷积神经网络基础 本节我们介绍卷积神经网络的...
  • 卷积神经网络是一种特殊类型的人工神经网络,广泛应用于图像识别。这种架构的成功始于 2015 年,当时凭借这种方法赢得了 ImageNet 图像分类挑战。 这些方法非常强大并且能够很好地进行预测,但同时它们也难以解释。...
  • CNN卷积神经网络原理详解(上)

    万次阅读 多人点赞 2019-10-18 23:59:17
    CNN卷积神经网络原理详解(上)前言卷积神经网络的生物背景我们要让计算机做什么?卷积网络第一层全连接层训练 前言 卷积网络(convolutional network),也叫作卷积神经网络(convolutional neural network,CNN),是...
  • 卷积神经网络基础 本节我们介绍卷积神经网络的基础概念,主要是卷积层和池化层,并解释填充、步幅、输入通道和输出通道的含义。 二维卷积层 本节介绍的是最常见的二维卷积层,常用于处理图像数据。 二维互相关运算 ...
  • 但是我们现在的学习的卷积伸进网络却可以通过可视化很形象的说明深度学习在卷积神经网络方面可以很表示的,并不是黑盒。目前比较容易理解的三种可视化的方法如下: 可视化卷积神经网络的中间输出(中间激活) ...
  • 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、...
  • 这两天在听吴恩达讲解卷积神经网络的视频,对利用卷积层检测边缘特征也就是提取图像的特征有了一定的理解,并且通过查阅资料,用python实现了提取图像特征的过程,然后趁热打铁总结一下,话不多说,直接步入正题。...
  • 1. 卷积神经网络基础 从本节讲解才知道,卷积神经网络中的Conv2d函数中,实现的滤波器与图像element-wise相乘并累加其实是互相关运算,二维互相关的解释如下: 二维互相关(cross-correlation)运算的输入是一个二维...
  • 卷积神经网络详解

    千次阅读 2019-11-15 16:29:59
    卷积神经网络是第一个我系统学习的神经网络,在学习的过程中,通过不断地查阅资料也好,看书也好,对它的理解逐渐的深入了,下面我就来介绍一下卷积神经网络。 神经网络 说到卷积神经网络,就不得不先说一下神经...
  • 带递归神经过滤器卷积神经网络 作者:杨一 联络人: 基本说明 这是卷积神经网络的递归神经过滤器的Python实现,如所述, Yi Yang "Convolutional Neural Networks with Recurrent Neural Filters" EMNLP 2018 ...
  • CNN中深度可能有几种情况,这儿总结一下...深度:指的是网络的层数,有时也称为网络的深度 卷积层的深度:卷积核个数。需要和通道数做区别,通道数指的是层数,一个卷积核的通道数与它进行卷积的输入必须是相同。 ...
  • 对于垂直和水平特征过滤器的理解 1、首先是sobel算子,用于检测图像的轮廓 开始使用的是垂直特征检测的过滤器,可以识别图像轮廓 后来使用了水平特征检测的过滤器,也可以识别图像轮廓 import tensorflow as tf...
  • 卷积神经网络(CNN)中的卷积核 概念 原理

    万次阅读 多人点赞 2018-12-11 09:23:06
    作者:Tim Dettmers(Understanding...有太多的公开课、教程在反复传颂卷积神经网络的好,却都没有讲什么是“卷积”,似乎默认所有读者都有相关基础。这篇外文既友好又深入,所以翻译了过来。文章高级部分通过流体力...
  • 3.卷积神经网络基础 卷积其实是一种信号过滤器,实际上做的二维互相关运算。以前理解 的是卷积运算,现在才发现这就是互相关运行,说白了就是用卷积核遍历输入的数组。 池化是一种降维操作。 互相关运算和卷积运算...
  • 卷积神经网络的卷积操作及其梯度

    千次阅读 2018-06-08 11:06:33
    卷积层需要训练的参数是一系列的过滤器(我更喜欢卷积核这个词),这些过滤器的大小一致,通常都是正方形。假设我们有n个过滤器,每个过滤器的大小为kxk(k通常取3或5),那么这一层我们需要训练的参数就有nxkxk+n/c...
  • 本文实例为大家分享了Tensorflow实现卷积神经网络的具体代码,供大家参考,具体内容如下 1.概述 定义: 卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)是一种前馈神经网络,它的人工神经元可以响应一部分覆盖...
  • 搭建卷积神经网络模型 在经历了前面多层神经网络的学习后,我们来到了卷积神经网络,我将吴恩达深度学习第四课第一周的课后作业分开两篇博客,本文首先是练习一下卷积神经网络底层的搭建。 在本文中,我们将实现以下...
  • 卷积神经网络原理与实例

    千次阅读 2018-01-17 15:05:04
    一、卷积神经网络是如何工作的?参考链接https://www.zhihu.com/question/39022858/answer/203073911参考链接https://www.cnblogs.com/charlotte77/p/7759802.html1、卷积层一个例子,现在有一个4*4的灰度图像,我们...
  • 可视化卷积神经网络过滤器 参考: https://cloud.tencent.com/developer/article/1502652 想要观察卷积神经网络学到的过滤器,另一种简单的方法是显示每个过滤器所响应的视觉模式。这可以通过在**输入空间中进行...
  • 卷积神经网络图解

    2021-08-06 19:49:09
    卷积神经网络结构包括卷积层、池化层、全连接层,适用于包括图片在内的高维数据。卷积的优点在于参数共享和稀疏连接。

空空如也

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卷积神经网络的过滤器