CNN 中最难解决的问题之一就是避免出现过度拟合。在过度拟合的情况下,生成的模型对训练数据表现良好,但不能很好地泛化到它没有接受过训练的新数据上。 一种可以用来减轻过拟合的技术是将训练过程随机消除(或“删除”)特征图的层包括在内。 这似乎有悖常理,但这是确保模型不会过度依赖训练图像的有效方法。 可用于...
卷积神经网络(Convolution Neural Network,CNN)从20世纪七八十年代就开始发展,直到2012年,深度卷积神经网络AlexNet在ImageNet LSVRC-2012 图像分类比赛上,以top-5:15.3%的错误率吊打第二名(第二名top-5错误率为26.2%)获得冠军,成功掀起了一场深度学习崛起的小革命。卷积神经网络的学习过程借鉴了人类视觉系统的工作原理...
完整代码参考:CNN from scratch - github 10. 训练 CNN(Training a CNN) 我们将要训练我们的 CNN 模型通过几个 epoch,跟踪训练中的改进,并且在另外的测试集上进行测试。下面是完整的代码: importmnistimportnumpyasnp# We only use the first 1k examples of each set in the interest of time.# Feel free ...
2.2.7 模型训练 每一张图像([784]类型的向量)通过多层前馈神经网络运算输出一个[10]向量后,此时可以使用softmax激活函数,生成一个[10]的标签,指明是哪一个阿拉伯数字了。如下所示进行数据训练的过程: #创建优化器,使其来优化W和b等参数 cross_entropy = tf.reduce_mean( tf.nn.softmax_cross_entropy_with_...
在卷积过程中需要注意的两个参数是:步长和零填充。如果两者优化得当,可以让CNN的效果更加好。 1. 步长 - Strade 在卷积神经网络(CNN)中,"步长"(stride)是一个重要的概念。步长描述的是在进行卷积操作时,卷积核在输入数据上移动的距离。在两维图像中,步长通常是一个二元组,分别代表卷积核在垂直方向(高度)和水平...
CNN的训练和DNN类似,使用前向传播得到预测值后,再用反向传播算法链式求导,计算损失函数对每个权重的偏导数,然后使用梯度下降法对权重进行更新。 一、参数初始化 神经网络的收敛结果很大程度取决于参数的初始化,理想的参数初始化方案使得模型训练事半功倍,不好的初始化方案不仅会影响网络收敛效果,甚至会导致梯度弥散或梯...
实际上,CNN 在训练过程中会自行学习这些过滤器的值(尽管如此,在训练模型之前我们仍需要指定参数例如:过滤器数量、过滤器大小、网络结构等)。过滤器越多,将会提取到越多的图像特征,这样我们的网络在识别未知图像时更有效。 特征图(卷积特征)的大小取决于执行卷积步骤前确定的 3 个参数[4] : ...
实际上,CNN 在训练过程中会自行学习这些过滤器的值(尽管如此,在训练模型之前我们仍需要指定参数例如:过滤器数量、过滤器大小、网络结构等)。过滤器越多,将会提取到越多的图像特征,这样我们的网络在识别未知图像时更有效。 特征图(卷积特征)的大小取决于执行卷积步骤前确定的 3 个参数[4] : ...
一、卷积神经网络(CNN) 复习知识:卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)针对全连接网络的局限做出了修正,加入了卷积层(Convolution层)和池化层(Pooling层)。通常情况下,卷积神经网络由若干个卷积层(Convolutional Layer)、激活层(Activation Layer)、池化层(Pooling Layer)及全连接层(Fully Connected Layer)组成...
(定义测试及训练过程) https://m.toutiao.com/is/BK95h3Q/ 1 算法思想 卷积神经网络通过所设计的卷积核与图像进行卷积操作,提取图像中的某些特征。通过卷积网络层数的加深,提取的特征从局部到整体,从而对物体进行识别。 2 算法推导 2.1 边缘特征检测示例 ...