哥廷根数学学派：MATLAB环境下可视化卷积神经网络CNN的激活图
金融界2024年10月31日消息，国家知识产权局信息显示，德州仪器公司申请一项名为“用于CNN特征映射图的即时填充”的专利，公开号CN 118840524 A，申请日期为2024年4月。专利摘要显示，本申请案涉及用于CNN特征映射图的即时填充。本文公开了用于将即时填充提供到卷积神经网络CNN (117) 的特征映射图(101)的系统和方法。...
专利摘要显示，一种被配置为执行解卷积操作的神经网络装置，包括：存储器，被配置为存储第一内核；以及处理器，被配置为：从所述存储器获取所述第一内核；通过调整包括在所述第一内核中的矩阵元素的排列来计算第二内核；通过划分第二内核来生成子内核；使用卷积运算符来执行输入特征映射与子内核之间的卷积操作；并且...
一种基于特征映射剪枝的卷积神经网络精简方法,针对某个任务训练好的卷积神经网络模型,自顶层到底层,逐层利用筛选策略对网络中的特征映射进行筛选,并通过关键点确定每一层的精简程度,每完成一层的筛选,对网络进行重新训练直到恢复之前的准确率,最终在不损失性能的前提下获得一个精简,高效的网络模型,以满足计算,存储资源...
在卷积神经网络中,感受野 (receptive field)的定义是 卷积神经网络每一层输出的特征图(feature map)上的像素点在原始图像上映射的区域大小,以下描述正确的是 A.接近原图像的特征图中像素点对应的感受野更大B.接近语义层的特征图中像素点对应的感受野更大C.固定网络下,每一层的特征图像素点的感受野都一样大...
一个卷积神经网络(CNN)包括()。A.卷积层(特征提取层)B.池化层(特征映射层)C.全连接层(传统神经网络层)D.分类层(输出层)
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神经网络中的全连接层 | 全连接的核心操作是矩阵乘法,本质上是把一个特征空间线性变换到另一个特征空间。实践中通常是把特征工程(或神经网络)提取到的特征空间映射到样本标记空间,参数w相当于做了特征加权。 由于这个特性,在 CNN 中,FC 常用作分类器,即在卷积、池化层后加 FC 把特征变换到样本空间。而卷积可以...
百度试题 题目在卷积神经网络中,池化层的作用是?( ) A.增大数据参数B.减小感受野C.提取显著特征D.非线性映射相关知识点: 试题来源: 解析 C.提取显著特征 反馈 收藏