对于卷积神经网络,由于涉及局部连接、下采样等操作,且权值共享,因此卷积神经网络的学习比全连接神经网络的学习复杂,但学习的原理相同.学习算法依然是反向传播算法:首先前向计算每个神经元的输出值;接着反向计算每个神经元的误差项(也称为敏感度, sensitivity),它实际上是网络的损失函数E对神经元加权输入的偏导数;然后...
在CV领域,我们需要熟练掌握最基本的知识就是各种卷积神经网络CNN的模型架构,不管我们在图像分类或者分割,目标检测,NLP等,我们都会用到基本的CNN网络架构。 CNN从最初的2012年AlexNet横空出世到2014年VGG席卷世界以及2015年ResNet奠定了该领域的霸主地位,网络模型变得越变...
1.为什么要使用卷积神经网络 2.卷积神经网络的结构组成 2.1卷积层 1.卷积计算过程 2.卷积计算过程中的参数 4.多通道卷积计算过程 2.2 其它层 1. 池化层(pooling) 2. dropout层 3. 全连接层(FC) 3.经典的网络模型介绍 3.1 LeNet-5 3.2 AlexNet 3.3VGG 3.4 GoogLeNet (Inception) 3.5 ResNet 4.网络选择...
卷积神经网络是人工神经网络的一种,已成为当前语音分析和图像识别领域的研究热点。它的权值共享网络结构使之更类似于生物神经网络,降低了网络模型的复杂度,减少了权值的数量。该优点在网络的输入是多维图像时表现的更为明显,使图像可以直接作为网络的输入,避免了传统识别算法中复杂的特征提取和数据重建过程。卷积网络是为...
VGG全称是Visual Geometry Group属于牛津大学科学工程系,其发布了一些列以VGG开头的卷积网络模型,可以应用在人脸识别、图像分类等方面,分别从VGG16～VGG19。VGG研究卷积网络深度的初衷是想搞清楚卷积网络深度是如何影响大规模图像分类与识别的精度和准确率的,最初是VGG-16号称非常深的卷积网络全称为(GG-Very-Deep-16 ...
深度学习系列(二)卷积神经网络模型(LeNet-5、AlexNet、VGG16/19、GoogLeNet/Inception V1、Inception V2、Inception V3、Inception V4) 卷积神经网络上目前深度学习应用在图像处理和自然语言处理的非常具有代表性的神经网络,其经历了不断的优化发展,性能越来越强。在图像处理、计算机视觉领域的应用包括图像特征提取、目标...
神经网络模型流程 神经网络模型的搭建流程,整理下自己的思路,这个过程不会细分出来,而是主流程。 在这里我主要是把整个流程分为两个主流程,即预训练与推理。预训练过程主要是生成超参数文件与搭设神经网络结构;而推理过程就是在应用超参数与神经网络。 卷积神经网络的实现 ...
1.输入是一个图片样本。CNN模型的层数,所有隐藏层的参数和类型 2.若为卷积层,给出卷积核的个数、维度、填充、步幅 若为池化层,给出池化区域的大小k和池化标准 对于全连接层,给出各层的神经元数和激活函数的类型 3.根据填充,得到输入的张量a^1.并初始化所有隐藏层的参数w和b ...
1、深度卷积神经网络(AlexNet) 📣 AlexNet和LeNet的设计理念非常相似,但也存在显著差异。 首先,AlexNet比相对较小的LeNet5要深得多。 AlexNet由八层组成:五个卷积层、两个全连接隐藏层和一个全连接输出层。 其次,AlexNet使用ReLU而不是sigmoid作为其激活函数。