2、深度学习的思想 假设我们有一个系统S,它有n层(S1,…Sn),它的输入是I,输出是O,形象地表示为:I =>S1=>S2=>…..=>Sn => O,如果输出O等于输入I,即输入I经过这个系统变化之后没有任何的信息损失,保持了不变,这意味着输入I经过每...
参考:https://blog.csdn.net/weixin_36815313/article/details/105731373 1. 卷积运算是卷积神经网络最基本的组成部分,使用边缘检测作为入门样例。 2.为了构建深度神经网络,你需要学会使用的一个基本的卷积操作就是padding,让我们来看看它是如何工作的。 如果我们有一个n∗n的图像,用 f∗f的过滤器做卷积,那么输...
对于多通道的图像,假定其有N个通道,经过一个 3 x 3 的卷积核,那么这个卷积核也应该为(3, 3, N),使用这一个卷积核对每一个通道相同的位置进行卷积,得到了N个值,将这N个值求和,作为输出图像中的一个值。所以,得到的通道的数目只与卷积核的个数有关。 池化 (1)从上面卷积层可以看到,我们的目的是对一...
图4为二维卷积层示例,通常把卷积核k看作一个滑动窗口,这个滑动窗口以设定的步长向前滑动。这里输入图像的大小是4*4即M=4,卷积核大小为2*2即k=2,步长为1即s=1,根据卷积层输出计算公式(2)可以计算输出图像的大小N=3。 图4的卷积过程是:4*4输入图像与3*3卷积核进行卷积,得到3*3的输出图像。这样的卷积存...
2、【外文】CS231n Convolutional Neural Networks for Visual Recognition CS231n Convolutional Neural Networks for Visual Recognitioncs231n.github.io/convolutional-networks/#overview 3、详解CNN卷积神经网络 - liangchunjiang的博客 - CSDN博客 https://blog.csdn.net/liangchunjiang/article/details/79030681...
按照我们上面讲的图片卷积,如果原始图片尺寸为n x n,filter尺寸为f x f,则卷积后的图片尺寸为(n-f+1) x (n-f+1),注意f一般为奇数。这样会带来两个问题: 卷积运算后,输出图片尺寸缩小 原始图片边缘信息对输出贡献得少,输出图片丢失边缘信息 为了解决图片缩小的问题,可以使用padding方法,即把原始图片尺寸进行...
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...
[Pytorch系列-35]:卷积神经网络 - 搭建LeNet-5网络与CFAR10分类数据集_文火冰糖(王文兵)的博客-CSDN博客 2.2 LeNet在CIFAR10数据集上的问题 优点: 网络规模小,训练块 网络搭建简单 缺点: 准确率只有60%左右 第3章 定义前向运算:torchvision搭建CFAR10数据集 ...
经过卷积操作后我们会得到k个向量,每个向量的长度是n-f+1. 我们使用不同大小的卷积核,从输入文本中提取丰富的特征,这和n-gram特征有点相似(f=2,3,4分别对应于2-gram,3-gram-4-gram)。 接下来,我们对卷积操作的输出进行max-pooling操作。作用于k个长度为n-f+1的向量上,最每个向量整体取最大值,得到k个...
作者的本意是帮助更多初学者入门,因此在github开源了所有代码,也在公众号同步更新。深知自己很菜,得拼命努力前行,编程也没有什么捷径,干就对了。希望未来能更透彻学习和撰写文章,也能在读博几年里学会真正的独立科研。同时非常感谢参考文献中的大佬们的文章和分享。 - https://blog.csdn.net/eastmount...