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...
如网络层数、卷积核大小、滑动步长等属于超参数,大多是通过已有的架构来做一些微调。 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...
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...