卷积神经网络(CNN) 卷积层和池化层 (1)卷积层:用来进行特征提取,假设输入图像是32*32*3,3是它的深度(即R,G,B),卷积层是一个5*5*3的filter(感受野/滤波器)。感受野的深度必须和输入图像的深度相同。通过一个filter与输入图像的卷积可以得到一个28*28*1的特征图(使用两个filter将得到两个特征图);通常使用...
卷积应该是在阅读经典论文GoogleNet的时候,当然我说的是我第一次接触,并不代表GoogleNet(包含了InceptionV1-V4)是第一个使用 卷积的。在InceptionV1网络中,Inception模块长下面这样: 可以看到这个Inception模块中,由于每一层网络采用了更多的卷积核,大大增加了模型的参数量。这时候为了减少模型参数量,在每一个较大卷积...
(1)池化层的作用:进行特征选择,降低特征数量,从而减少参数量。一句话概括就是:特征图尺寸减小,但通道数不变。 卷积层虽然可以减少网络中连接的数量,但特征图中的特征数并没有显著减少(因为通道数的增加,反而大幅提高了分类器的输入特征维度),如果后面接一个分类器,分类器的输入维数仍然很高,很容易出现过拟合的情况...
卷积神经网络(CNN)由输入层、卷积层、**函数、池化层、全连接层组成,即INPUT(输入层)-CONV(卷积层)-RELU(**函数)-POOL(池化层)-FC(全连接层) 卷积层 用它来进行特征提取,如下: 输入图像是32*32*3,3是它的深度(即R、G、B),卷积层是一个......
池化层的不同类型 池化通常也被称为下采样(Downsampling),一般是用在卷积层之后,通过池化来降低卷积层输出特征图的维度,有效减少网络参数的同时还可以防止过拟合现象。池化有用的原因我们在卷积神经网络学习路线(一)中讨论过,推文地址为:点这里,当时说池化层实际上真正起作用的地方在于他的非线性映射...
池化层通过一个类似过滤器的窗口对图像做变换,为了与卷积运算有所区别,池化层的过滤器亦可称其为池化窗口,本书统一称为过滤器。过滤器(池化窗口)从原图像的左上角开始,沿着水平和垂直的方向滑动,单次移动的距离称为步长,池化之前,一般不需要对原图像做边缘扩充。
8-池化层的作用是【卷积到底卷了啥】学懂CNN卷积神经网络我只用了半天!深度学习入门必学的卷积神经网络理论详解与项目实战教程分享(计算机视觉/图像处理)的第8集视频,该合集共计23集,视频收藏或关注UP主,及时了解更多相关视频内容。
提取特征并不是卷积的目的，卷积的目的是特征表达，就是卷积提取特征后更加能表达数据。卷积在训练过程中...
池化层(Pooling layers) 除了卷积层,卷积网络也经常使用池化层来缩减模型的大小,提高计算速度,同时提高所提取特征的鲁棒性。 假如输入是一个 4×4 矩阵,用到的池化类型是最大池化( max pooling)。执行最大池化的树池是一个 2×2 矩阵。执行过程非常简单,把 4×4 的输入拆分成不同的区域,我把这个区域用不同...
#第一层卷积层以及对应的最大池化层 w_conv1 = weight_variable([5,5,1,32]) #卷积核大小为5*5,1表示输入为1个颜色通道,32表示提取32种特征 b_conv1 = bias_vairable([32]) #偏置值 h_conv1 = tf.nn.relu(conv2d(x_image, w_conv1) + b_conv1) #进行卷积操作,并使用relu激活 ...