简单地说,这一层处理输入内容(该输入可能是卷积层、ReLU 层或是池化层的输出)后会输出一个 N 维向量,N 是该程序必须选择的分类数量。例如,如果你想得到一个数字分类程序,如果有 10 个数字,N 就等于 10。 这个N 维向量中的每一数字都代表某一特定类别的概率。例如,如果某一数字分类程序的结果矢量是 [0.1 ...
举个简单的例子就是,掷骰子。连续掷两次,这个时候n的取值可能为:2到12。i表示第一个骰子的点数,f(i) 表示第一个骰子投掷i的概率,n-i表示第二个骰子的点数,g(n-i) 表示第二个骰子投掷i的概率,我们举几个例子: 通过这几个例子我们发现,他们卷积之后的结果,就是前后两次投掷的点数和为n的概率。 图像处理...
卷积的结果按输出长度不同可以分为两类:一类是宽卷积,输出长 n+m−1,对于不在[1, n] 范围之外的xt 用零补齐(zero-padding)。一类是窄卷积,输出长度n −m+ 1,不补零。在这里除了特别声明,我们一般说的卷积默认为窄卷积。 1.2 两维场合 一维卷积经常用在图像处理中。给定一个图像xij , 1 <= i <=...
[在这里插入图片描述](https://img-blog.csdnimg.cn/20190825170718271.gif#pic_center=500x400) 举一个标准的卷积运算例子,初始位置的计算过程是:1x1+1x0+1x1+0x0+1x1+1x0+0x1+0x0+1x1=4,详细的就不推导了。 如上图,卷积核大小是3x3的,也就是说其卷积核每次覆盖原图像的9个像素,行和列都滑动了3次...
神经网络的训练方法也同Logistic类似,不过由于其多层性,还需要利用链式求导法则对隐含层的节点进行求导,即梯度下降+链式求导法则,专业名称为反向传播。关于训练算法的相关原理及操作过程,可参见之前写的关于BP算法https://blog.csdn.net/qq_42570457/article/details/81454008。
主要参考资料: http://ibillxia.github.io/blog/2013/04/06/Convolutional-Neural-Networks/ http://blog.csdn.net/nan355655600/article/details/17690029 http://www.36dsj.com/archives/24006 2016-9-27 22:40 张朋艺 pyZhangBIT2010@126.com
卷积核大小为K， 步长为S，填充方式为“VALID”（也就是不考虑填充），那么输出向量大小N= (F - K...
卷积神经网络由三部分构成。第一部分是输入层。第二部分由n个卷积层和池化层的组合组成。第三部分由一个全连结的多层感知机分类器构成。 3.2.1局部感受野 卷积神经网络有两种神器可以降低参数数目,第一种神器叫做局部感知野。一般认为人对外界的认知是从局部到全局的,而图像的空间联系也是局部的像素联系较为紧密,而...
DCNv4更快收敛、更高速度、更高性能，效果秒杀DCNv3、DCNv2等 ，助力检测_yolov11增加小波卷积-CSDN...
先用无标定数据训练第一层,训练时先学习第一层的参数(这一层可以看作是得到一个使得输出和输入差别最小的三层神经网络的隐层),由于模型capacity的限制以及稀疏性约束,使得得到的模型能够学习到数据本身的结构,从而得到比输入更具有表示能力的特征;在学习得到第n-1层后,将n-1层的输出作为第n层的输入,训练第n层...