由于每个滤波核的大小和上一层的feature map大小一样,保证了转换后的卷积层的运算结果和全连接层是一样的 若后面再连接一个1×1×4096全连接层。则其对应的转换后的卷积层的参数为: 1.共有4096组滤波器 2.每组滤波器含有4096个卷积核 3.每个卷积核的大小为1×1 4.则输出为1×1×4096...
发现错误:卷积层的输出是很多个通道的特征图,而全连接层的输入要求是batch数个一维向量,这时需要对卷积层的输出维度进行转换。 出问题的地方就是这个转换函数,由于我直接使用了x.flatten()方法,所以把卷积层的输出直接拍扁成了一个一维的向量,没有保留batch维度。 正确的方法是使用troch.nn.flatten()层,而且,这里...
对图像物体进行卷积,对卷积后的特征图分开进行计算,一条通路计算回归,一条通路计算分类 目标检测的实际操作步骤: 第一步:下载一个已经训练好的目标检测模型参数, 可以是AlexNet, VGG,GoogLeNet 第二步:连接一个新的全连接层,用于进行分类和回归任务 第三步:进行实际参数的训练,对于回归任务,使用L2损失值,对于分类...
A.全连接网络可以看成是卷积核大小与输入节点个数相同的特殊的卷积神经网络B.池化操作是为了尽量保留原有信息的基础上,减少模型参数个数。C.卷积神经网络的训练不依赖于反向传播算法D.卷积核大小决定了一次卷积运算得到的结果的大小相关知识点: 试题来源: 解析...
A.卷积神经网络的层与层之间都是全连接网络B.卷积神经网络的层与层之间都是部分连接网络C.卷积神经网络的层与层之间既有可能是全连接,也有可能是局部连接。通常是开始的若干层是局部连接,最后的层是全连接D.卷积神经网络的层与层之间既有可能是全连接,也有可能是局部连接。通常是开始的若干层是全连接,最后的层是...
CNN(卷积神经网络) 特点 1. 局部连接:网络中的神经元仅与部分输入数据相连,减少了参数数量。 2. 权重共享:同一层的神经元共享相同的权重,提高了模型的泛化能力。 3. 空间不变性:通过卷积操作,模型对输入数据的空间变换具有一定的不变性。 应用 - 图像识别:如人脸识别、物体检测等。
理解全连接层:连接层实际就是卷积核大小为上层特征大小的卷积运算,卷积后的结果为一个节点,就对应全连接层的一个点。(理解)假设最后一个卷积层的输出为7×7×512,连接此卷积层的全连接层为1×1×4096。如果将这个全连接层转化为卷积层:1.共有4096组滤波器 2.每组滤波器含有512个卷积核 3....