卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNN)是一类包含卷积计算的前馈神经网络,是基于图像任务的平移不变性(图像识别的对象在不同位置有相同的含义)设计的,擅长应用于图像处理等任务。在图像处理中,图像数据具有非常高的维数(高维的RGB矩阵表示),因此训练一个标准的前馈网络来识别图像将需要成千上万的输入神经元...
f^{[l]}= filter size p^{[l]}= padding s^{[l]}= stride n_{c}^{[l]}= number of filters Each filter is:f^{[l]} \times f^{[l]} \times n_{c}^{[l-1]} filter的#channels = input的#channels Activations:a^{[l]} \rightarrow n_{H}^{[l]} \times n_{W}^{[l]} \...
图像卷积运算的几个主要参数分别是卷积核的大小(Filter Size)为(Fw,Fh),步长(Stride)为S,以及周围补零宽度(Padding)为P。 假设输入图像和输出特征图的宽和高分别为(Wi,Hi)和(W0,H0),则可以得到以下公式: W0=(Wi-Fw+2P)/S+1 H0=(Hi-Fh+2P)/S+1 补充概念1.全连接层(参考:https://blog.csdn.net/...
还有将filter过滤器设置成参数,通过反向传播进行学习。 1.4 padding 之前的卷积操作会降低图片的维度,可能会使图片维度越来越低,同时边缘的像素只被过滤器利用一次。 习惯上用0来填充,维度变成(n+2p-f+1)*(n+2p-f+1) valid convolutions:no padding same convolutions: padding so that output size is the s...
卷积步长 stride 就是像在图 3 中 filter 一次移动的步子,图 3 中 stride 的大小S=2S=2。 卷积步长只对输入矩阵的长和宽这两个维度有效。 卷积层输出矩阵的大小sizeoutputsizeoutput与输入图片大小NN、 filter 的尺寸FF、padding 的大小PP、卷积步长SS都有关。(假设输入的图片是方形的) ...
"""# reading image in grayscale formatimage=cv2.imread(image_filepath,cv2.IMREAD_GRAYSCALE)# defining filter sizefilter_size=filter.shape[0]# creating an array to store convolutions (x-m+1, y-n+1)convolved=np.zeros(((image.shape[0]-filter_size)+1,(image.shape[1]-filter_size)+1)...
avg-pooling 把梯度分成N份(n为filtersize),max-pooling 记录下最大元素的位置,只传给这个,其他位置为0. 9.In lecture we talked about “parameter sharing” as a benefit of using convolutional networks. Which of the following statements about parameter sharing in ConvNets are true? (Check all that...
2.1 filter 卷积神经网络结构中最重要的部分,过滤器(filter),如图 2中黄色和橙色的 3×3×3 矩阵所示。具体卷积操作如何进行,可以参考 Convolutional Neural Networks (CNNs / ConvNets) 中的 Convolution Demo 或者参考图 3。 图2:卷积操作 ...
卷积步长 stride 就是像在图 3 中 filter 一次移动的步子,图 3 中 stride 的大小 S=2S=2。 卷积步长只对输入矩阵的长和宽这两个维度有效。 卷积层输出矩阵的大小 sizeoutputsizeoutput 与输入图片大小 NN、 filter 的尺寸 FF、padding 的大小 PP、卷积步长 SS 都有关。(假设输入的图片是方形的) ...
feature map: 数字群,这个feature map可以看做是另一张图片,不过channel数对应的是filter数 Multiple Convolutional Layers 叠第2层,不过channel现在是64(前一个convoluntion layer的filter数) filter的大小3*3会不会让network无法看到比较大范围的pattern呢?