3.4 卷积层是特殊的全连接层 3.5 特殊的卷积层 四、池化层 4.1 池化运算 4.2 经典设计 五、总结和引用 5.1 引用 一、简介 1.1 发展引言 神经网络在 1980-1990 年代就已经提出了。1998 年, 杨立坤 (Yann LeCun) 大佬发表了 LeNet, 就是现在 CNN 网络的雏形。 在2000-2010 年这段时期, CV 问题的主要解...
卷积神经网络(Convolutional Neural Layer, CNN),除了全连接层以外(有时候也不含全连接层,因为出现了Global average pooling),还包含了卷积层和池化层。卷积层用来提取特征,而池化层可以减少参数数量。 卷积层 先谈一下卷积层的工作原理。 我们是使用卷积核来提取特征的,卷积核可以说是一个矩阵。假如我们设置一个卷...
卷积层用于特征提取、参数共享和实现空间不变性;池化层用于降采样、特征压缩和增加平移不变性。卷积层用于特征提取、参数共享和实现空间不变性;
卷积层通过卷积核遍历数据,从而得到一个输出的结果,也就是上图中间的输出结果。因此,卷积的过程可以理解为卷积核在输入数据上"探测"特定的局部特征。 在卷积神经网络中,卷积层和池化层经常搭配使用。 池化层(Pooling layer)也是深度学习中常用的一种层,用于降低输入数据的空间尺寸(通常是图像或特征图)并减少计算量。
卷积神经网络(CNN)由输入层、卷积层、激活函数、池化层、全连接层组成,即INPUT-CONV-RELU-POOL-FC (1)卷积层:用它来进行特征提取,如下: 输入图像是32*32*3,3是它的深度(即R、G、B),卷积层是一个5*5*3的filter(感受野),这里注意:感受野的深度必须和输入图像的深度相同。通过一个filter与输入图像的卷积可...
池化层和卷积层不同,没有要学习的参数。池化只是从目标区域中取出最大值或者平均值,所以不存在要学习的参数 2,通道数不会改变; 经过池化运算,输入数据和输出数据的通道数不会发生改变,池化计算是按通道进行的 如图例:通道数依然是3 对微小数字的位置变化具有鲁棒性(抗干扰性): ...
池化层和卷积层的区别是1.卷积对应有卷积核,池化对应有池化核。卷积核里面有参数,但是池化核只是一个框架,里面没有参数;2.使用方面都需要,定义其大小(size),步长(stride),padding类型;3.卷积里面一般用padding same ;池化里面用padding valid。 1、池化(pooling)层的理解 池化,也即降采样(subsample),降低数据的...
在确定CNN中卷积层和池化层的参数时,需要考虑以下因素:卷积层参数:滤波器大小:滤波器(卷积核)的大小通常是设计选择的一个重要参数。小的滤波器(如3x3)可以捕捉更细粒度的特征,而大的滤波器(如7x7)可以在一次卷积中覆盖更大的区域,捕获更广泛的特征。滤波器数量:它定义了网络能够提取的不同特征的数量。一个层级...
池化层和卷积层的区别是1.卷积对应有卷积核,池化对应有池化核。卷积核里面有参数,但是池化核只是一个框架,里面没有参数;2.使用方面都需要,定义其大小(size),步长(stride),padding类型;3.卷积里面一般用padding same ;池化里面用padding valid。 1、池化(pooling)层的理解 ...
卷积层和池化层是 CNN 中最重要的组成部分,它们通过协同作用使得 CNN 能够高效地处理图像数据。卷积层通过局部感受野和权重共享机制提取数据中的局部特征,同时通过多通道、多滤波器和激活函数增强网络的表达能力。池化层则通过下采样减少特征图的空间尺寸,降低计算量,增强模型的平移不变性。理解卷积层和池化层的作用,有...