1.1 初始化卷积核 在卷积层中,卷积核是一个小的矩阵,用于在输入数据上滑动以提取特征。卷积核的数量通常与输出通道的数量相同。每个卷积核负责提取输入数据的一种特征。 1.2 卷积操作 卷积操作包括以下步骤: a. 将卷积核滑动到输入数据的第一个位置。 b. 计算卷积核与输入数据的局部区域之间的点积。 c. 将结果...
输出矩阵格式,四个维度,依次是, 图片数, 高度,宽度,通道数(卷积核个数) 计算流程: 每个Feature map的具体计算过程如下: 特征图尺寸计算公式: 卷基层计算举例: 以AlexNet 模型的第一个卷积层为例, - 输入图片的尺寸统一为 227 x 227 x 3 (高度 x 宽度 x 颜色通道数), - 本层一共具有96个卷积核, - ...
对于实际的卷积过程中,它一方面有输入图像,这些图像被称作是特征图像(注:卷积神经网络中,原始的输入是真实的图像,经过卷积后会生成特征图像),另一方面还需要有卷积核。 卷积核的值是人为设定的,它是可以调节的,在实际的卷积神经网络中,卷积核的值就是网络的参数。对卷积网络进行训练,就是在调节这些卷积核心的参数。
卷积计算是一种有效提取图像特征的方法,使用一个正方形的卷积核,按照指定步长,在输入图上滑动,遍历输入特征图中的每个像素点。每一个步长,卷积核会与输入特征图出现重合区域,重合区域与对应元素相乘、求和再加上偏执项得到输出特征的一个像素点。(卷积核的通道数要与输入特征图的通道数一致) 卷积核:参数空间共享,...
卷积神经网络计算过程 全连接NN:每个神经元与前后相邻的每一个神经元都有连接关系,输入的是特征,输出的为预测结果。 参数个数: 共101770个参数 而在实际的项目过程中输入神经网络的是具有更高分辨率的彩色图片,使得输入神经网络的特征数过多,随着隐藏层层数的增加,网络规模过大,待优化参数过多很容易使模型过拟合,...
卷积神经网络(CNN)是深度学习中常用的网络架构,在智能语音中也不例外,比如语音识别。语音中是按帧来处理的,每一帧处理完就得到了相对应的特征向量,常用的特征向量有MFCC等,通常处理完一帧得到的是一个39维的MFCC特征向量。假设一段语音有N帧,处理完这段语音后得到的是一个39行N列(行表示特征维度,列表示帧数)...
学习过Udacity的机器学习过程对神经网络的介绍后,个人认为只有卷积的过程不好理解,其他概念都非常好理解。 感谢Udacity的同学做的详细剖析过程,基本可以秒懂卷积的计算过程是什么。 有这些内容,看懂CNN的过程足矣,不用再看其他材料。 第一个链接,CNN中卷积层的计算细节,描述了CNN的全过程。 第二张图,每个R、G、B...
也就是设置了128个卷积核,这样前面的64个输出结果分别与第三层的同一个卷积核计算后的汇总和,就是...
深度学习中的深度卷积神经网络的卷积过程是什么运算?A.重分类B.局部运算C.焦点运算D.距离计算