在CNN中,我们称之为卷积层(convolution layer),卷积核在图像上不断滑动运算,就是卷积层所要做的事情。同时,在内积结果上取每一局部块的最大值就是最大池化层的操作。CNN 用卷积层和池化层实现了图片特征提取方法。 3.反向传播算法BP 通过上面的学习,我们知道CNN是如何利用卷积层和池化层提取图片的特征,其中的关...
cnn提取的是抽象的特征,特征代表的是图像中信息的一种类型,简单的比如提取到的特征边缘,又比如提取到的图像中物体的表面材质像素分布方式。cnn包含多个层,对图像提取的信息更是丰富多样的。cnn包含两个过程局部感知和参数共享,局部感知提取多样的特征信息,参数共享综合出图像所有特征。 局部感知 cnn是由多个层组成的,...
同样地采用一个2*2的filter,max pooling是在每一个区域中寻找最大值,这里的stride=2,最终在原特征图中提取主要特征得到右图。 (Avy pooling现在不怎么用了,方法是对每一个2*2的区域元素求和,再除以4,得到主要特征),而一般的filter取2*2,最大取3*3,stride取2,压缩为原来的1/4. 注意:这里的pooling操作是...
1)卷积(提取特征):对图像元素的矩阵变换,是提取图像特征的方法,多种卷积核可以提取多种特征。一个卷积核覆盖的原始图像的范围(权值共享)。一次卷积运算(哪怕是多个卷积核)提取的特征往往是局部的,难以提取出比较全局的特征,因此需要在一层卷积基础上继续做卷积计算,这也就是多层卷积。 2)池化(降维,提取主要特征)...
(2)我们可以控制卷积层输出的特征图的size,从而可以达到控制网络结构的作用,还是以上面的例子,如果没有做zero-padding以及第二层卷积层的卷积核仍然是3x3, 那么第二层卷积层输出的特征图就是1x1,CNN的特征提取就这么结束了。 同样的情况下加了zero-padding的第二层卷积层输出特征图仍然为5x5,这样我们可以再增加一...
CNN,作为一个经典的神经网络模型,我们并不陌生。CNN包含若干个卷积层和池化层。池化层相对简单,对于减少神经元数量,功不可没。而卷积层,才是我们理解的一个难点。 我们知道卷积层可以提取不同的特征。对CNN的训练,重点就是训练出来各种各样的卷积核来提取特征。初学者在学习CNN时,往往会面临一个问题,知道CNN的输...
【CNN入门】罕见!我竟然半天就学会了导师四年没让我搞明白的【卷积神经网络CNN+Transformer】入门到实战!多亏了这个课程,(保姆级快速入门教程) 梵梵尼 1.1万 51 SCI,但梵高 阿昆的科研日常 1.5万 0 频域特征提取 点滴小确幸 3.0万 7 2024年新算法-牛顿-拉夫逊优化算法(NRBO)优化BP神经网络分类预测 树洞优...
通过卷积核刻画图片的局部模式,CNN 能够提取图片的特征; 通过梯度向后传播算法,CNN 能够确定每个卷积核的参数,从而实现自动提取图片的特征。这样,我们应该很自然地理解 “深度学习能够自动提取特征” 了。 为什么 CNN 等深度学习模型自动提取特征这么重要?我们可以从 Pedro Domingos[1]关于 “机器学习本质是什么” 开始...