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...
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...
卷积层和池化层在卷积神经网络(CNN)中分别承担特征提取和降维优化的核心作用。卷积层通过局部感知和参数共享提取图像的底层到抽象特征,池化层
链接地址:卷积神经网络_(1)卷积层和池化层学习 卷积神经网络(CNN)由输入层、卷积层、**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...
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(Pooling layer)在卷积神经网络(CNN)中起着关键的作用,其主要目的是降低特征图的空间维度(即宽度和高度),同时保持重要的特征信息。这样做有几个好处,包括减少计算量、内存使用和模型的过拟合风险。池化操作通常跟在卷积层之后,作用于由卷积层生成的特征图。池化层的类型 最大池化(Max Pooling): 最常用的...
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...
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): ...
CNN卷积神经网络层级结构 CNN网络一共有5个层级结构: 输入层 卷积层 激活层 池化层 全连接FC层 1、输入层 与传统神经网络/机器学习一样,模型需要输入的进行预处理操作,常见的输入层中预处理方式有: 去均值 归一化 PCA/SVD降维等 2、卷积层 局部感知:人的大脑识别图片的过程中,并不是一下子整张图同时识别,...