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...
必须避免sigmoid函数的饱和,因为这将会导致损失函数较慢的收敛和病态问题。 MNIST手写体数字识别代码实现 基于LeNet-5的原理,我使用了TensorFlow来做了简单实现。 Features: 没有对中间的神经元使用激活函数,仅仅对输出层用了softmax函数,同时增加了dropout来避免过拟合。 使用了tensorflow的常规api和封装好的高层api(tf...
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...
CNN 的基本概念定义: 卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)是一种深度学习模型,专门用于处理具有网格结构的数据(如图像、视频、音频等)。核心思想: 通过卷积操作提取局部特征,利用层次化结构逐步抽象出高级特征。应用领域: 图像分类、目标检测、语义分割、人脸识别、自然语言处理等。