实践表明,卷积与后面的两个步骤(ReLU,池化)相结合可以大大提高图像分类的准确性。 在Pytorch中,卷积操作用torch.nn.Conv2d()函数实现。 ReLU 由于神经网络的前向传播本质上是一个线性函数(只是通过权重乘以输入并添加一个偏置项),CNN通常添加非线性函数来帮助神经网络理解底层数据。 在CNN中,最受欢迎的非线性函数...
需要卷积层来增强和提取图像的重要和隐藏特征。在我们的例子中,可能会发生'花'位于图像的中心位置,因此应用卷积有助于检索花的核心特征,忽略其他背景对象和颜色。 由于每个图像都遵循RGB颜色编码,将对每种颜色应用卷积运算,因此将得到三个输出张量。最终输出将是所有三个的张量总和。这些“颜色代码”中的每一个在PyT...
由于最大池化更适合发现图像边缘等重要特征,适合图像分类任务。 最大池化层通常位于卷积层之后,用于缩小输入的 x-y 维度 。 通常的“线性+dropout”层可避免过拟合,并产生输出10类别。 下图中,可以看到这是一个具有2个卷积层的神经网络。 卷积层的输出大小 ...
这段代码定义了一个卷积神经网络(CNN)模型,用于图像分类任务。让默默子详细介绍如何使用这个代码,并解释如何自己进行调整。 导入所需的库:在代码的开头,首先导入了PyTorch的相关模块,包括torch.nn和torch.nn.functional,以及其他必要的库。 定义神经网络模型:下面是定义神经网络模型的部分。在这里,你可以自己根据需要进...
使用PyTorch 实现 PyTorch 实现 AlexNet 模型 VGGNet模型 VGGNet是牛津大学计算机视觉组和Google DeepMind公司的研究人员一起研发的一种卷积神经网络。通过堆叠3×3 的小型卷积核和2×2的最大池化层,VGGNet成功地构筑了最深达19层的卷积神经网络。由于VGGNet的拓展性强,迁移到其他图片数据上的泛化性比较好,可用作迁...
MNIST数据集样例数目较多且为图片信息,近些年随着深度学习技术的发展,对于大多数视觉任务,通过构造并训练卷积神经网络可以获得更高的准确率,本章将基于PyTorch框架完成网络的训练以及识别的任务。 02 卷积神经网络 卷积神经网络(CNN)是深度神经网络中的一种,其受生物视觉认知机制启发而来,神经元之间使用类似动物视觉皮层...
轻松学Pytorch-使用卷积神经网络实现图像分类 大家好,本篇教程的贡献者来自社区投稿作者【陨星落云】,使用CIFAR-10数据集进行图像分类。该数据集中的图像是彩色小图像,其中被分为了十类。一些示例图像,如下图所示: 测试GPU是否可以使用 数据集中的图像大小为32x32x3 。在训练的过程中最好使用GPU来加速。
该层是正规的神经网络,其主要作用是对卷积层提取出来的特征进一步提取高层次的特征。通过将卷积层的特征进行合并或者取样,提取出其中具有区分性的特征,从而达到分类的目的。在全连接层中,常用softmax 逻辑回归来进行分类识别图像。softmax 逻辑回归分类方法主要用于多分类问题。在构建分类器的过程中,一般还采用正则化...
在PyTorch中构建自己的卷积神经网络(CNN)的实践教程 我们将研究一个图像分类问题——CNN的一个经典和广泛使用的应用 我们将以实用的格式介绍深度学习概念 介绍 我被神经网络的力量和能力所吸引。在机器学习和深度学习领域,几乎每一次突破都以神经网络模型为核心。
1 卷积神经网络(CNN)简介 在使用PyTorch构建GAN生成对抗网络一文中,我们使用GAN构建了一个可以生成人脸图像的模型。但尽管是较为简单的模型,仍占用了1G左右的GPU内存,因此需要探索更加节约资源的方式。 卷积神经网络(Convolutional Neural Network,简称CNN)是一种深度学习模型,主要应用于图像处理、语音识别等领域。它的主...