1. 实现任意数量隐藏层的FC Net fc_net.py实现FCNet类 4个cell:(第1个cell实现FCNet,后面3个cell进行sanity check确保网络模型写对了) 1.1 实现这个类 FCNet(在fc_net.py里)——网络初始化,前向和反向传播 1.2 梯度检查 gradient check,检查初始loss是不是预期的初始值,确保网络没搭错(sanity check) 1.3 ...
一、多层网络 接下来,您将使用任意数量的隐藏层实现完全连接的网络。 通读文件cs231n/classifiers/fc_net.py中的FullyConnectedNet类。 实现初始化、前向传递和后向传递。暂时不要担心实现丢失或批/层规范化;我们将很快添加这些功能。 二、尝试 (1)三层网络 首先,我们将尝试一个三层网络,每个隐藏层有100个单元。...
Input / output: Same as TwoLayerNet above. """ X = X.astype(self.dtype) mode = 'test' if y is None else 'train' # Set train/test mode for batchnorm params and dropout param since they # behave differently during training and testing. if self.dropout_param is not None: self.dropo...
全连接层(Fully Connected Layer,FC layer)和之前的全连接是一样的,在这里我们把卷积网络最后一层的输出,即一个固定尺寸的矩阵,我们知道它的长宽高,把这样的矩阵直接拉平,这样就获得了一组一维输入,与朴素神经网络(vanilla neural network)连接,得到卷积网络最后的全连接层,即与每一个卷积图输出相连接的权重。我们...
INPUT->[[CONV->RELU]*N->POOL?]*M->[FC->RELU]*K->FC 然后下面就是一些注意事项,神经网络讲道理得多用才能在实际中记住并理解这些概念,不然的话,过段时间就会忘记了233333 输入层的尺寸应该要可以被 2 整除很多次,如 32, 64 ,96 等等
当用多层FC网络过拟合50个样本时,如果网络层数越深,随机初始化权重时,所用的weight_scale应当越大点。 二、知识点 1. im2col操作 用矩阵乘法实现:卷积运算本质上就是在滤波器和输入数据的局部区域间做点积。卷积层的常用实现方式就是利用这一点,将卷积层的前向传播变成一个巨大的矩阵乘法: ...
另外提一句,从上面的架构图中,CONV1 层的 96 个 kernel 分成了两组,每组 48 个,这主要是历史原因,当时用的GPU显存不够用,用了两块 GPU。CONV1、CONV2、CONV4 和 CONV5 在每块 GPU 上只利用了所在层一半的 feature map,而 CONV3、FC6、FC7 和 FC8 则使用了所在层全部的 feature map。
Net Surgery上一个使用Caffe演示如何在进行变换的IPython Note教程。 卷积神经网络的结构 卷积神经网络通常是由三种层构成:卷积层,汇聚层(除非特别说明,一般就是最大值汇聚)和全连接层(简称FC)。ReLU激活函数也应该算是是一层,它逐元素地进行激活函数操作。在本节中将讨论在卷积神经网络中这些层通常是如何组合在一起...
CNN一共有卷积层(CONV)、ReLU层(ReLU)、池化层(Pooling)、全连接层(FC),下面是各个层的详细解释。 1、全连接层 全连接层是一个常规的神经网络,它就是把输入展开成一个列向量,然后与权重进行点乘,得到对应的映射激活。它的作用是对经过多次卷积层和池化层所得出的高级特征进行全连接,算出最后的预测值。
我们继续拿CIFAR-10数据集举例,一个典型的该数据集上的卷积神经网络分类器应该有[INPUT - CONV - RELU - POOL - FC]的结构,具体说来是这样的: INPUT[32*32*3]包含原始图片数据中的全部像素,长宽都是32,有RGB 3个颜色通道。 CONV卷积层中,没个神经元会和上一层的若干小区域连接,计算权重和小区域像素的内...