卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNN)是深度学习中非常常见的算法(模型),其在图像处理中应用广泛,基于CNN的专利申请近些年也增长迅速。因此作为(特别是电学领域的)专利代理师,理解CNN的基本步骤(结构)以及熟悉一些CNN的经典模型如LeNet-5、AlexNeT、VGG-16、GoogLeNet等也有助于更好地掌握相关领域申请的技...
计算过程:(32-5+2*0)/1+1=28 (后面的过程都是用一样的公式,计算过程略,具体公式参见CNN模型总结); 这一层参数量为(5x5+1)x6 = 156,连接数为(5*5+1)*28*28*6=122304 池化层1: 使用均值池化,filter 大小为2*2,步长s=2,no padding; 输出矩阵大小为 14*14*6。 卷积层2: 卷积核filter5*5,...
class CNN(nn.Module):def __init__(self):super(CNN, self).__init__()self.conv1 = nn.Sequential( # 输入大小 (1, 28, 28)nn.Conv2d(in_channels=1, # 灰度图out_channels=16, # 要得到几多少个特征图,用16个卷积核,得到16个特征图kernel_size=5, # 卷积核大小,5*5的卷积核进行特征提取...
经典网络--Resnet 感受野 在卷积神经网络中,感受野(receptive field)就是输出特征图(feature map)某个节点的响应对应的输入图像的区域就是感受野。 感受野的计算公式: 基于CNN构建识别模型Mnist 基础知识点 模型构建 一般卷积层,relu层,池化层可以写成一个套餐,即Sequential() ...