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,...
# 构建CNN模型model = tf.keras.Sequential() # 添加卷积层model.add(layers.Conv2D(32, (3,3), activation='relu', input_shape=(64,64,3)))model.add(layers.MaxPooling2D((2,2))) # 添加更多卷积层和池化层model.add(layers.Conv2D(64,...
3、定义卷积神经网络 卷积操作在深度学习中被广泛应用于卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNNs),这是一种包括卷积层和池化层的神经网络,专门用于图像识别、图像生成和图像处理等任务。卷积在CNNs中的作用类似于特征提取器,能够从输入图像中提取有用的特征,并通过后续的神经网络层来进行进一步的处理和分类。
1.如果不使用pooling,那么通过卷积计算得到的隐层节点的个数是卷积类型的倍数。举个例子:如上面的$input$,和$W$,$input$中每个patch的输入节点个数为$feature \times I_h \times I_w$,通过$W$的卷积运算后,$output$的节点数目为$filters \times (I_h - f_h + 1) \times (I_w - f_w + 1)$,...
下面我们来考虑一下池化层,卷积神经网络重要的层级之一,池化层(Pooling)所起到的主要作用是对输入样本进行downsamping,起到减少参数,缩小数据规模,防止过拟合。池化层同样也需要有相应尺寸大小的Filter,尺寸大小可以由我们自由指定;我们最常用的池化Filter是2×2的Filter,池化Filter的规模以及每次池化的步长决定了缩小数据...
减少参数:若输入通道数、特征图宽和高分别为c、w、h,则经过stride为2的pooling层(pad=same),输出为c、w/2、h/2,计算量减小为1/4。减少参数除了可以降低内存消耗外,更为重要的是使得构建更深层的网络成为可能, 防止过拟合。 提高感受野:如图1.2.3所示,可以看出经过5层3x3,stride=2的卷积操作之后,感受野提高...
在CNN中,另一个比较重要的概念是池化,在这里使用的是最大池化max-pooling,这是非线性下采样的一种形式。max-pooling将输入图像划分成为一系列的不重叠的正方形区域,然后对于每一个子区域,输出其中的最大值。 对于机器视觉而言,max-pooling的策略是非常有效的,主要有两个原因: ...
within a single node. To use the frameworks with GPUs for Convolutional Neural Network training and inference processes, NVIDIA provides cuDNN and TensorRT respectively.cuDNNandTensorRTprovide highly tuned implementations for standard routines such as convolution, pooling, normalization, and activation ...
研究发现, 在每一次卷积的时候, 神经层可能会无意地丢失一些信息. 这时, 池化 (pooling) 就可以很好地解决这一问题. 而且池化是一个筛选过滤的过程, 能将 layer 中有用的信息筛选出来, 给下一个层分析. 同时也减轻了神经网络的计算负担 (具体细节参考). 也就是说在卷积的时候, 我们不压缩长宽, 尽量地保留...
反向传播经过池化层(Backpropagation through the Pooling layer) 与最大池化层不同,在平均池化层中,梯度通过所有输入(在平均合并之前)最大和非最大输入。 卷积层(Convolution layer): 你可能现在问自己,如果卷积层的前向传递是卷积,那么它的后向传递是什么? 幸运的是,它的向后传递也是一个卷积(你可以在下面清楚...