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...
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...
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和三个全连接层组成,该网...
卷积的作用主要为以下两点: 实现信息的跨通道交互和整合; 对卷积核通道数进行降维和升维,减小参数量。 5.8 卷积层和池化层有什么区别 卷积层和池化层在结构上具有一定的相似性,都是对感受域内的特征进行提取,并且根据步长设置获取到不同维度的输出,但是其内在操作是有本质区别的,如表5.7所示。
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?
1 卷积神经网络:输入层 之前提到多层感知机的参数太多,导致训练耗时长并且对图像处理也不具有优势,因此大神们 就提出了多层神经网络,其中最经典的是卷积神经网络(Convolution Neural Network, CNN)。 一般CNN网络分为输入层、卷积层、池化层、全连接层及输出层。以CNN中最经典的LeNet5网络结构来说明。LeNet5的结构...
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...
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...