卷积神经网络的主要核心结构:输入-> 卷积+激活函数->池化->输出 一、卷积运算 盗图1 中间黑色大图就是我们的输入数据。蓝色框就是我们的卷积核所在的位置 左上角为卷积核(大小是3*3)。将卷积核这个“小纸片”,盖到原图的大纸片上,卷积核与原图对应位置的数据作乘法,并写到相应的地方,作为运算的结果。 盗图2...
接下来,我们使用Graphviz库来生成卷积神经网络的结构参数图。我们可以定义一个函数,该函数接收一个卷积神经网络对象作为输入,并返回一个Graphviz对象,用于绘制图像。 importgraphvizdefdraw_cnn(cnn):dot=graphviz.Digraph()# 添加卷积层节点fori,layerinenumerate(cnn.modules()):ifisinstance(layer,nn.Conv2d):dot.no...
然后我们在来看下每个通道卷积后提取特征的效果 可以看到每个通道提取的纹理特征是不一样的,网络在训练过程会不断的更新卷积核的权重,等最终提取到的特征能满足绝大多数猫的特征的时候就可以了,然后将这个权重保存下来就是我们最终得到的权重文件了。接下来我们再看一下图像进过已经训练好的VGG16分类网络【有关VGG16...
一般的图像识别,卷积的网络层数设置为2层以上就足够了;如果是医学图像或者是视频类图像可能要设置3层或以上。 卷积核大小和滑动步长的设置决定了最后输出多少个特征。在达到相同感受野的情况下,卷积核越小,所需要的参数和计算量越小。用多个小的卷积核叠加使用要远比一个大的卷积核单独使用效果要好的多。当然,如果...
构建卷积神经网络 首先,我们需要导入所需的库和模块。 importtensorflowastffromtensorflow.kerasimportlayers 1. 2. 接下来,我们定义一个卷积神经网络模型。 model=tf.keras.Sequential()# 添加卷积层model.add(layers.Conv2D(32,(3,3),activation='relu',input_shape=(28,28,1)))model.add(layers.MaxPooling...