使用L1 和 L2 正则去限制神经网络连接的 weights 权重 在深度学习中,最流行的正则化技术,它被证明非常成功,即使在顶尖水准的神经网络中也可以带来 1%到 2%的准确度提升,这可能乍听起来不是特别多,但是如果模型已经有了 95%的准确率,获得 2%的准确率提升味着降低错误率大概 40%,即从 5%的错误率降低到 3%的错...
👉卷积作为神经网络的核心计算之一,在CV领域有着诸多突破性进展,因而近年来关于卷积神经网络的研究不断。✅由于卷积的计算十分复杂,而且神经网络运行时很大一部分时间都会耗费在计算卷积上,因此优化卷积计算就显得尤为重要。👉那么如何在不改变网络主体结构的情况下,提高卷积神经网络的性能?✅今天我就来和大家分享11...
2.使用卷积神经网络 — 仅一个卷积层 输入层是卷积层,5*5的局部感受野,也就是一个5*5的卷积核,一共20个特征映射。最大池化层选用2*2的大小。后面是100个隐藏神经元的全连接层。结构如图所示 在这个架构中,我们把卷积层和chihua层看做是学习输入训练图像中的局部感受野,而后的全连接层则是一个更抽象层次的...
同时,深度学习模型的鲁棒性问题也日益受到关注。本文将从卷积神经网络的压缩技术和模型鲁棒性提升两个角度,为大家介绍相关技术和实践方法。 一、卷积神经网络压缩方法 1. 知识蒸馏 知识蒸馏是一种通过教师-学生网络框架进行模型压缩的技术。教师网络是一个复杂且性能较好的预训练模型,而学生网络则是一个结构更简单、参...
1.权重初始化:在训练网络之前,需要对网络的权重进行初始化。优秀的初始化策略可以加速网络的学习过程。一种常用的初始化方法是Xavier初始化,即根据输入和输出的维度来初始化权重。 2.激活函数选择:激活函数的选择对于卷积神经网络的训练和优化具有重要影响。常用的激活函数包括ReLU、Leaky ReLU和tanh等。其中ReLU是最常...
简介:【7月更文挑战第31天】在深度学习的海洋中,卷积神经网络(CNN)如同一艘强大的航船,承载着图像识别与处理的重要任务。本文将扬帆起航,深入探讨如何通过各种技术手段优化CNN的性能,从数据预处理到模型正则化,再到超参数调整,我们将一一解析这些策略如何提升CNN的效率和准确度。文章还将通过实际代码示例,展示如何在...
尽管MS-CNN在处理尺度变化问题上迈出了一大步,但仍有几个方面值得深入探索:一是如何进一步优化网络结构,既保持多尺度检测的灵活性,又能有效控制计算成本;二是探索更加高效和鲁棒的上下文信息整合方式,提高模型在极端光照、遮挡等复杂情况下的鲁棒性;三是结合最新的注意力机制、动态路由等技术,实现对关键特征的自适应筛...
1*1卷积-Inception 但是同一层中的参数量比使用单一的尺度的卷积核时多了很多，使网络效率很低下。于是Google团队又受1*1卷积核参数量较少的启发，在GoogleNet中引入了一些1*1的卷积核，单层网络结构如图3-6所示。经过这样的变化后，使网络的参数量降低到了原来的九分之一，大大加快了网络的计算速度。深度可分离...
使用训练和验证数据作为输入,为贝叶斯优化器创建目标函数。目标函数训练卷积神经网络,并在验证集上返回分类误差。 ObjFcn = makeObjFcn(XTrain,YTrain,XValidation,YValidation); 1. 通过最小化验证集上的分类误差来执行贝叶斯优化。 为了充分利用贝叶斯优化的功能,您应该至少执行30个目标函数评估。
各位知友下午好,我是环湖医院数据中心的医生huanhu_data,昨天写了影像识别的迁移学习,很多知友给我的邮箱留言,其中有很多医生问能不能做临床上的CT,核磁这类黑白图像,这个问题给我的感觉就是大家的需求真的是蛮多的,但还是对卷积神经网络或者说是深度学习这块的基础知识掌握的不够,当然这也是为什么医院要有数据中心...