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 ...
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...
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。...
cell 1 依旧是显示的初始设置 1#As usual, a bit of setup23importtime4importnumpy as np5importmatplotlib.pyplot as plt6fromcs231n.classifiers.fc_netimport*7fromcs231n.data_utilsimportget_CIFAR10_data8fromcs231n.gradient_checkimporteval_numerical_gradient, eval_numerical_gradient_array9fromcs231n...
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。
对于FC层,这仍然成立,因为FC层可以转换为卷积层:例如,在AlexNet中,第一个FC层之前的最终合并卷的大小为[6x6x512]。 因此,看着该体积的FC层等效于具有一个卷积层,该卷积层的接收场大小为6x6,并且padding值为0。 学习率。 与要计算新数据集类别得分的新线性分类器的(随机初始化)权重相比,通常对精调的ConvNet权...
全连接层FC1:展成了1x1x4096维,是将第五层max-pooling的输出信息全部连接成为一个一维向量,与全体输入量都发生关联,而不像卷积核那样只与图像一个局部区域发生关联(局部连接)。将要与4096个1x1x4096的卷积核来卷积(既有4096x1x1x4096=17M个参数)
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。
普遍的做法都是在一个大的数据集比如ImageNet 进行预训练一个CNN模型,然后在这使用这个模型作为固定特征提取器或者网络的初始化权重应用在特定的任务中。也就是说,站在巨人的肩膀上干活。可以在 ImageNet 上训练的 model 后面的全连接层上做手脚,只训练后面几层 FC ,固定前面那些卷积层的 W ,也可以给所有层的...
CNN 经典案例:LeNet, AlexNet, ZF Net, GoogLeNet, VGGNet, ResNet (6) | 神经网络训练技巧 (上) 6-1 激活函数 6-2 数据预处理 减均值(Mean Subtraction):对数据中每个独立特征减去平均值,在每个维度上都将数据的中心都迁移到原点。 归一化(Normalization): 将数据的所有维度都归一化,使其数值范围都近似...