如果使用全连接的网络结构,即,网络中的神经与与相邻层上的每个神经元均连接,那就意味着我们的网络有28 * 28 =784个神经元,hidden层采用了15个神经元,那么简单计算一下,我们需要的参数个数(w和b)就有:784*15*10+2=117602个,这个参数太多了,随便进行一次反向传播计算量都是巨大的,从计算资源和调参的角度都不...
更新公式如下,其中α为学习率,k为本层的卷积核,b为本层的偏置,IC1为C1层的28*28输入图像(也即5层网络的一张28*28输入图像),dC1为C1层的局部梯度,sum为求矩阵中所有元素和的操作,0≤i<6。dC1的计算也可参考上篇博文。 卷积神经网络原理及其C++/Opencv实现(7)—误反向传播代码实现 由于本层的参数更新代码...
本文基于您已经了解卷积神经网络的基本知识,在此之上介绍LeNet5的原理,以及利用它实现MNIST手写数字识别。 MNIST数据集 MNIST数据集是一个手写体数据集,数据集中每一个样本都是一个0-9的手写数字。该数据集由四部分组成,训练图片集,训练标签集,测试图片集和测试标签集。其中,训练集中有60000个样本,测试集中有10000...
卷积神经网络属于前馈网络的一种,同全连接前馈网络一样可以视为一个函数。与后者最大的区别是:卷积神经网络多了卷积层与池化层,因此卷积神经网络也具有提取局部特征的优越性。 1 卷积 作为一个通信工程的学生,对于卷积定是不会陌生。总的来说,卷积可以用一句话总结:系统当前的输出不仅与当前的输入有关,还与过去的...
手写体数字很熟悉吧,来自经典的Mnist数据集,我在不同阶段训练过这个数据集:不会神经网络时我用keras简单搭建全连接神经网络;学会深层神经网络原理后,我不用TensorFlow/Pytorch深度学习框架,手工搭建DNN;学习了TensorFlow的基本操作后,我用tf搭建了全连接神经网络。 回顾我做过的这些工作,让我对Mnist数据集有了较深的理...
图1 三层神经网络识别手写数字 卷积神经网络是什么? 三个基本层 卷积层(Convolutional Layer) 上文提到我们用传统的三层神经网络需要大量的参数,原因在于每个神经元都和相邻层的神经元相连接,但是思考一下,这种连接方式是必须的吗?全连接层的方式对于图像数据来说似乎显得不这么友好,因为图像本身具有“二维空间特征”,...