self.fc1:这是第一个全连接层,它将卷积层的输出展平为一维向量,然后连接到具有120个神经元的全连接层。 self.fc2:这是第二个全连接层,具有84个神经元。 self.fc3:最后一个全连接层,具有10个神经元,对应于CIFAR-10数据集中的10个类别。 class Net(nn.Module)::这里定义了一个名为Net的神经网络类,它继...
1. 对于任意一层,我们首先假设,∂L∂a是已知的。为什么可以作这样的假设?如果我们是在Output Layer,a就是整个网络的输出y,而y和Label可以得到Loss函数的表达式,用该表达式对y求偏导,再代入Forward Pass中求得的y和已知的label,就可以求得最后一层Loss对a的偏导,Backward Pass也正是从这里开始的。我们会逐步...
除了之前提到的 Dropout 策略,以及用 GlobalAveragePooling取代全连接层的策略,还有一种方法可以降低网络的过拟合,就是正则化,这里着重介绍下 BatchNormalization。 1.4.1. BatchNormalization BatchNormalization 确实适合降低过拟合,但他提出的本意,是为了加速神经网络训练的收敛速度。比如我们进行最优值搜索时,我们不清楚...
Flatten 层通常位于连接深度神经网络的卷积层部分以及全连接层部分。 1.2 卷积层 提到卷积层,就必须讲一下卷积神经网络。我们在第一讲的最后部分提高深度学习模型预测的准确性部分,提了一句 “使用更复杂的深度学习网络,在图片中挖出数以百万计的特征”。这种“更复杂的神经网络”,指的就是卷积神经网...
Flatten层,指的是将高维的张量(Tensor, 如二维的矩阵、三维的3D矩阵等)变成一个一维张量(向量)。Flatten层通常位于连接深度神经网络的 卷积层部分 以及 全连接层部分。 1.2 卷积层 提到卷积层,就必须讲一下卷积神经网络。我们在第一讲的最后部分提高深度学习模型预测的准确性部分,提了一句 “使用更复杂的深度学习...
本文与前文对手写数字识别分类基本类似的,同样图像作为输入,类别作为输出。这里不同的是,不仅仅是使用简单的卷积神经网络加上全连接层的模型。卷积神经网络大火以来,发展出来许多经典的卷积神经网络模型,包括VGG、ResNet、AlexNet等等。下面将针对CIFAR-10数据集,对图像进行分类。
构建神经网络：接下来，我们将构建一个简单的卷积神经网络（CNN）。该网络将包含几个卷积层、池化层和全连接层。以下是网络结构的代码示例：这段代码定义了一个卷积神经网络（CNN）模型，用于图像分类任务。每个组件都有其特定功能，理解它们的工作原理对构建有效模型至关重要。正式训练模型：这段代码是用于...
该layer为视觉层(Vision Layers),视觉层包括Convolution层、Pooling层、Local Response Normalization (LRN)层、im2col层等。由上可知,本层为视觉层的卷积层(Convolution Layer),它是卷积神经网络(CNN)的核心层。具体参数意义如下: name、type、bottom、top参数意义同上,type参数表明层类型为Convolution层。
网络结构采用最简洁的类VGG结构,即全部由3*3卷积和最大池化组成,后面接一个全连接层用于分类,网络大小仅18M左右。 神经网络结构图: Pytorch上搭建网络: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 ...
全连接层 全连接层将计算类别分数,得到大小为[1x1x10]的输出,其中10个数字对应于属于每一个类别的概率。 网络的TensorFlow实现 Google最近开源的机器学习框架TensorFlow可用帮助我们快速地实现一个卷积神经网络来实现对CIFAR-10的识别。接下来我们将一步一步详细说明网络的具体实现。