相对于“全连接”,卷积层使用了卷积核来减少参数。也就是把层与层之间密密麻麻的权重,抽象成大小远小于输入图像尺寸的卷积核(图中中间部分),卷积核上的每个像素点都代表权重值,这样对应于输出特征图的每一个像素点,只需要对覆盖区域进行卷积操作并产生对应输出,然后将卷积核按照一定的步长在输入图像上移动,最后得到...
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?
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...
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...
但一般来说,CNN是有三种类型的层,第一种是卷积层Conv,第二种是池化层POOL,第三种是全连接层FC。 4.1.9 池化层 池化操作和卷积操作有点相似,卷积是给过滤器一些数值去做乘积,池化不需要。以最大池化为例,他会选择对应方格里的最大值填到输出。如果输入有深度,那么输出也有同样深度(这和卷积不一样)。平均池...
卷积神经网络(2)卷积层详解 图一 是经典的 神经网络,右图是 卷积神经网络, 卷积神经网络 有深度 。 卷积神经网络的组成 卷积 我们通过右边蓝色的filter对 左边红色的输入 提取特征, 可以看别的blog的动图,很形象。 可以得到一张特征图。 filter的深度必然是跟输入图片的深度是一致的,一个filter可以得到一张...
2.5网络中的网络以及1×1卷积 (1)1×1计算示意图如下所示: (2)作用:首先相当于把一个点的所有通道进行了全连接操作;其次是起到压缩通道的作用(最重要的作用),或者保持不变,如下图所示。 2.6谷歌Inception网路简介 (1)构建卷积层时,你要决定使用多大的卷积核(如1×1,3×3,5×5等)或者要不要添加池化层...
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...
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...