卷积神经网络的层级结构 • 数据输入层/ Input layer • 卷积计算层/ CONV layer • ReLU激励层 / ReLU layer • 池化层 / Pooling layer • 全连接层 / FC layer 1.数据输入层该层要做的处理主要是对原始图像数据进行预处理,其中包括: • 去均值:把输入数据各个维度都中心化为0,如下图所示,其...
卷积神经网络主要用7层实现,分别是:数据输入层、卷积层、内积层、池化层、损失函数层、激活函数层 数据输入层:将数据输入网络结构 卷积层:通过卷积操作,提取网络特征 池化层:通过池化操作,降低复杂程度,提取主要特征 内积层:相当于全连接,主要处理线性运算,对数据进行加权求和; 损失函数层:利用损失函数,得到相应区间...
空洞卷积(atrous convolution)又叫扩张卷积(dilated convolution),其实就是向卷积层引入了一个称为“扩张率(dilation rate)”的新参数,这个参数定义了卷积核处理数据时各值的间距。普通卷积和空洞卷积图示如下(以3*3卷积为例) (普通卷积) (空洞卷积) 那么这样的结构是为了解决什么问题呢? 这又不得不提起传统网络VG...
接下来看一下CNN中卷积层的结构: 用一个卷积核在一个二维图像上进行卷积操作后得到一个二维的特征映射。 (参考1第230、231页) (参考2第320页) 通过前两张图可以看出,对于一幅单通道二维图像(M*N)应用某个卷积核(a*a),将得到一个二维的特征映射(M' * N')。而对一幅单通道二维图像(M*N)应用一组卷...
首先我们会将所有的图片交给 VGG16,利用 VGG16 的深度网络结构中的五轮卷积网络层和池化层,对每张图片得到一个 4096 维的特征向量,然后我们直接用这个特征向量替代原来的图片,再加若干层全连接的神经网络,对花朵数据集进行训练。 因此本质上,我们是将 VGG16 作为一个图片特征提取器,然后在此基础上再进行一次普通...
第二部分:构造卷积神经网络,进行模型的训练 第三部分:使用saver.restore加载训练好的参数,进行模型的预测。 第一部分:数据的准备,构建read_train_data函数 第一步:输入的参数是文件的地址,图片的大小(进行图像的矩阵变换),标签,验证集的比例 第二步:对构造一个类dataset, 用于存储训练集和验证集 ...