卷积层负责提取图像中的局部特征;池化层用来大幅降低参数量级(降维);全连接层类似传统神经网络的部分,用来输出想要的结果。 卷积——提取特征 卷积层的运算过程如下图,用一个卷积核扫完整张图片: 这个过程我们可以理解为我们使用一个过滤器(卷积核)来过滤图像的各个小区域,从而得到这些小区域的特征值。 在具体应用...
池化层主要是用于参数量压缩。可以减轻过拟合情况。常见的有平均池化和最大值池化,不包含需要学习的参数。 全连接层主要是指两层网络,所有神经元之间都有权重连接。常见用于网络的最后一层,用于计算类别得分。 接下来主要讲解卷积层、池化层、全连接层,其余两层在上面均有相应的博客链接。大家可以自行阅读。 四、卷...
池化层:通过池化层,CNN可以降低特征图的分辨率,减少计算量,同时保留主要的特征信息,提高了网络的抗噪能力和泛化能力。 层次化特征提取:通过堆叠多层卷积层和池化层,网络可以逐级提取图像的抽象特征,从低级特征如边缘到高级特征如纹理、形状等。 回到顶部 2、卷积核如何获得的理解 卷积核参数的学习是通过反向传播算法来...
卷积操作具有局部连接和权值共享的特点,能够减少网络参数的数量,降低过拟合的风险。 池化层:池化层通常位于卷积层之后,用于对特征图进行下采样,降低数据的空间尺寸,减少计算量和参数数量。常见的池化操作包括最大池化(Max Pooling)和平均池化(Average Pooling)。最大池化选择局部区域内的最大值作为输出,而平均池化则计算...
2.2.1卷积神经网络的结构 卷积神经网络是一类包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络。典型的卷积神经网络结构(见图2-11)可以分为特征提取(包含卷积层、激活函数、池化层)和全连接层。 图2-11 典型的卷积神经网络的结构 图2-12展示了获得2012年Image Net挑战赛冠军的AlexNet,这个神经网络的主体部分由五个卷积层...
池化操作通常也叫做子采样(Subsampling)或降采样(Downsampling),在构建卷积神经网络时,往往会用在卷积层之后,通过池化来降低卷积层输出的特征维度,有效减少网络参数的同时还可以防止过拟合现象。池化操作可以降低图像维度的原因,本质上是因为图像具有一种“静态性”的属性,这个意思是说在一个图像区域有用的特征极有可能...
9.[单选题]非常经典的LeNet-5神经网络其FC层处理完成以后,输出的结果会再经过那一个激活函数输出()? A)RelU B)sigmoid C)tanh D)sin 10.[单选题]以下哪个是门控循环单元 A)LSTM B)GRU C)CNN D)RNN 11.[单选题]当在卷积神经网络中加入池化层(poolinglayer)时,变换的不变性会被保留,是吗?
一、卷积神经网络基础 主要介绍的是卷积层、池化层、填充(padding)、步幅(stride)、输入/输出通道的含义。 1.卷积层 我们介绍的是最常见的二维卷积层,常用于处理图像数据。 如下图所示的就是二维互相关运算(cross-correlation),输入是一个二维数组X和一个二维核K(kernel)数组,输出也是一个二维数组Y,其中核数组通...
正则化被广泛应用于各种机器学习算法,如岭回归,LASSO回归,logistic回归,神经网络等。除了直接加上正则化项之外,还有其他强制让模型变简单的方法,如决策树的剪枝算法,神经网络训练中的dropout技术,提前终止技术等。 8 维数灾难 为了提高算法的精度,会使用越来越多的特征。当特征向量维数不高时,增加特征确实可以带来精度...
A:期望为 0 B:期望为 1 C:方差为 0 D:方差为 1 【答案】:AD 56.下列哪些是卷积神经网络的组成部分() A:全连接层 B:池化层 C:卷积层 【答案】:ABC 57.图像的目标检测算法需要完成? A:目标类别的判断 B:置信度的计算 C:目标边缘的计算 D:目标位置的计算 【答案】:ABD 58.以下属于梯度下降的是(...