卷积、BN和ReLU可以被组合成一个表达式,例如:conv1 -> bn1 -> relu1 -> conv2 -> bn2 -> relu2。这个表达式可以用来构建一个CNN模型。在训练过程中,这个模型将不断地学习如何提取输入数据的特征,并将这些特征用于分类、识别等任务中。 总之,卷积、BN和ReLU是深度学习中非常重要的三个操作,它们的组合可以构...
每个卷积层后都会跟一个激活层。激活函数主要分为饱和激活函数(sigmoid、tanh)与非饱和激活函数(ReLU、Leakly ReLU、ELU、PReLU、RReLU)。非饱和激活函数能够解决梯度消失的问题,能够加快收敛速度。 常用函数:ReLU函数、Leakly ReLU函数、ELU函数等 ReLU函数 Leakly ReLU函数 ELU函...
针对一般图像数据shape: Npq,图像就是二维浮点数据,N为数据个数,p,q为图像的维度。 卷积层的中间层数据shape: Npq*r,r为channels。 数据的shape必须非常清楚,因为假如自己处理卷积层就需要用到shape 卷积层实现 1、卷积层自身多了 Kernel 这个属性并因此带来了诸如 Stride、Padding 等属性,不过与此同时、卷积层之...
每个卷积层后都会跟一个激活层。激活函数主要分为饱和激活函数(sigmoid、tanh)与非饱和激活函数(ReLU、Leakly ReLU、ELU、PReLU、RReLU)。非饱和激活函数能够解决梯度消失的问题,能够加快收敛速度。 常用函数:ReLU函数、Leakly ReLU函数、ELU函数等 ReLU函数 Leakly ReLU函数 ELU函数 3. BN层(BatchNorm) 介绍:通过一...
RELU:激活层,ReLU是激活函数的一种。 POOL:池化层,简言之,即取区域平均或最大。 FC:全连接层 第一层:卷积层 输入的是一个32×32的图片,选择5×5的过滤器,然后用过滤器在原图上进行卷积,如下 过滤器每移动1个单位,都会产生一个数字。当过滤器滑动完所有位置的,你会发现剩下的是一个28×28的系列数字,我...
1、增加了relu非线性激活函数,增强了模型的非线性表达能力。成为以后卷积层的标配。 2、dropout层防止过拟合,成为以后fc层的标配。 3、通过数据增强,来减少过拟合。 4、引入标准化层(Local Response Normalization):通过放大那些对分类贡献较大的神经元,抑制那些对分类...
此外,作者采用了BN归一化,采用“卷积-BN-ReLU”的基本卷积单元,对于bottleNeck输入特征图与输出特征图不变的模块,shortcut分支采用直连的方法,否则,作者在shortcut分支加入一层卷积层(卷积+BN),得到的输出再与另一个分支的输出特征图相加,再过ReLU激活
视觉类网络组件中带参数的层,主要有:卷积层、BN层、全连接层等。 (注意:激活函数层(relu等)和Maxpooling层、Upsample层是没有参数的,不需要学习,他们只是提供了一种非线性的变换) 1. 理论公式部分 卷积层:K2×Ci×Co+Co 其中K为卷积核大小,Ci为输入channel数,Co为输出的channel数(也是filter的数量),算式第...
ReLU激活函数:在每个卷积层和全连接层之后都采用了ReLU作为激活函数,这有助于缓解梯度消失的问题,提升网络的收敛速度。 Dropout正则化:VGGNet在全连接层之间引入了Dropout层,以防止过拟合。 Batch Normalization:虽然VGGNet并没有采用Batch Normalization(BN)层,但后续的一些网络结构会在卷积层后面添加BN层来加速训练。
ReLU函数 Leakly ReLU函数 ELU函数 3. BN层(BatchNorm)介绍:通过一定的规范化手段,把每层神经网络任意神经元的输入值的分布强行拉回到均值为0,方差为1的标准正态分布。BatchNorm是归一化的一种手段,会减小图像之间的绝对差异,突出相对差异,加快训练速度。但不适用于image-to-image以及对噪声明感的任务中。常用函数...