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...
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...
CNN:针对图像(二维数据结构),它的核心在于其kernel,一个滑动窗口,通过卷积来提取特征。因为图像具有平移不变性:滑动窗口无论移动到图片的哪一个位置,其内部的结构都是一模一样的,因此CNN可以实现参数共享。这就是CNN的精髓所在。 RNN:针对自然语言(序列信息,一维结构),通过各种门的操作,使得序列前后的信息互相影响,...
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...
(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,...
卷积神经网络(CNN)是一种深度学习模型,广泛应用于图像分类、目标检测、语音识别等领域。CNN通过卷积层、池化层、全连接层等组成,可以自动地从原始数据中提取特征。 卷积层是CNN的核心组成部分,它通过滑动卷积核对输入数据进行卷积操作,提取出图像的特征。卷积核的大小、步长、填充等参数可以根据任务需求进行调整,从而得...
这里我们会发现:A 的顶部模式在图片中滑动其实就是CNN里卷积层做的事情, A 的顶部模式就是卷积核;同时,在内积结果上取最大值就是最大池化层的操作。也就是说CNN用卷积层和池化层,实践了最朴素的图片特征提取方法。当然了,真实世界的CNN要复杂得多:1) 真实世界的图片和卷积核是多层的。这个好理解,在图片是多...
基于补丁的CNN通常应用于图像的单个补丁,其中每个补丁被单独分类。当尝试在图像中相邻的重叠补丁上多次执行相同的CNN时,通常会使用此方法。这包括基于任务的特征提取,如相机校准,补丁匹配,光流估计和立体匹配。此外基于补丁的应用程序不被视为特征提取,如滑动窗口对象检测或识别。