二、CNN模型结构 接下来我们通过一个情境来理解CNN的全流程: 假设我们现在有一款智能鉴定APP,主要进行艺术品鉴定。我们要通过APP判断其中一张图片是不是古董,现在我们来了解下APP是怎么工作的吧。 输入层: 用户上传了一张古董瓷瓶照片,这张照片就是进入CNN系统的”原材料”,输入层的作用就是接收这张图片数据,并将...
在CNN中,初始化网络权值是一个关键的步骤,它直接影响到网络的收敛速度和最终性能。合适的权值初始化方法可以加速训练过程,减轻梯度消失或梯度爆炸等问题。以下是一些常见的CNN权值初始化方法: 1. 零初始化(Zero Initialization): - 将所有权重初始化为零。这个方法的问题是,如果多个神经元使用相同的权重0,它们将学习...
在深层CNN中,卷积层和池化层的有效堆叠对于实现高性能的网络至关重要。以下是一些关键的设计原则: 1. 交替使用卷积层和池化层:一个典型的设计模式是在一系列卷积层后跟随一个池化层。卷积层负责提取图像中的特征,而池化层则负责降低特征的空间维度,从而减少计算量并提高模型的泛化能力。 2. 逐渐增加卷积层的深度:...
深度学习-经典CNN网络 以下是经典的卷积神经网络结构的总结,从中我们可以了解到整个CNN的发展趋势和进化方向。 LeNet:较早的深度神经网络结构。 AlexNet:相比LeNet,网络更深。使用了堆叠卷积层来做特征提取,通常是一个卷积层之后连接一个MaxPooling层,形成网络结构。 GoogLeNet:减少参数数量,最后一层用Max Pooling层...
卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,CNN)的提出使得深度学习在计算机视觉领域得到了飞速的发展,大量基于CNN的算法模型被提出,同时深度学习算法在多个视觉领域实现了突破。最初在文本领域,主要使用的深度学习模型是RNN,LSTM等,既然CNN在图像领域得到广泛的应用,能否将CNN算法应用于文本分类中呢?Kim在2014的文章《Con...
前言:深度卷积神经网络(CNN)是一种特殊类型的神经网络,在各种竞赛基准上表现出了当前最优结果。深度 CNN 架构在挑战性基准任务比赛中实现的高性能表明,创新的架构理念以及参数优化可以提高 CNN 在各种视觉相关任务上的性能。本综述将最近的 CNN 架构创新分...
单从结构上来说,全连接的DNN和上图的多层感知机是没有任何区别的。值得一提的是,今年出现的高速公路网络(highway network)和深度残差学习(deep residual learning)进一步避免了梯度弥散问题,网络层数达到了前所未有的一百多层(深度残差学习:152层)。 CNN 卷积神经网络...
图解3种常见的深度学习网络结构:FC、CNN、RNN 01 全连接网络结构 全连接(FC)网络结构是最基本的神经网络/深度神经网络层,全连接层的每一个节点都与上一层的所有节点相连。 全连接层在早期主要用于对提取的特征进行分类,然而由于全连接层所有的输出与输入都是相连的,一般全连接层的参数是最多的,这需要相当数量的...
今天来讲最基础的CNN网络。 可以不可以模仿人类大脑的这个特点,构造多层的神经网络,较低层的识别初级的图像特征,若干底层特征组成更上一层特征,最终通过多个层级的组合,最终在顶层做出分类呢?答案是肯定的,这也是许多深度学习算法(包括CNN)的灵感来源。 CNN网络介绍 ...
简介:深度学习及CNN、RNN、GAN等神经网络简介(图文解释 超详细) 深度学习概述 理论上来说,参数越多的模型复杂度越高、容量越大,这意味着它能完成更复杂的学习任务。但一般情形下,复杂模型的训练效率低,易陷入过拟合。随着云计算、大数据时代的到来,计算能力的大幅提高可以缓解训练的低效性,训练数据的大幅增加可以降...