其实卷积神经网络依旧是层级网络,只是层的功能和形式做了变化,可以说是传统神经网络的一个改进。比如下图中就多了许多传统神经网络没有的层次。 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 / ...
激活函数层:通过LRU算法,解决梯度下降问题。 3.用代码实现 卷积神经网络 的网络结构。 4.卷积神经网络是如何实现损失估计的呢?有分别用什么变量表示呢? 5.对于卷积神经网络结构,其最小的产量又是什么?即:在最大删除前提下所剩下的变量是什么? 6.那些网络模型中的层,是可以删除的?删除之后又会引起什么什么样的...
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...
“在机器学习和图像处理领域,卷积的主要功能是在一个图像(或某种特征) 上滑动一个卷积核(即滤波器),通过卷积操作得到一组新的特征.在计算卷积 的过程中,需要进行卷积核翻转.在具体实现上,一般会以互相关操作来代替卷 积,从而会减少一些不必要的操作或开销.” 而在CNN的卷积层中,我们会在以上的计算(有时也可以...
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 ...