大侠幸会,在下全网同名[算法金]0 基础转 AI 上岸,多个算法赛 Top[日更万日,让更多人享受智能乐趣]本文于凌晨 0 点首发于同名公众号 一、卷积神经网络简介 1.1 CNN 定义 卷积神经网络 (CNN) 是一种专门处理图像数据的前馈神经网络。它通过在图像上滑动各种卷积核,提取出图像的局部特征层层叠加最后得到复杂的图形...
进一步的,我们可以借助庞大的数据,足够深的神经网络,使用反向传播算法让机器去自动学习这些卷积核参数,不同卷积核提取特征也是不一样的,就能够提取出局部的、更深层次和更全局的特征以应用于决策。 卷积运算的本质性总结:过滤器(g)对图片(f)执行逐步的乘法并求和,以提取特征的过程。卷积过程的可视化可访问:CNN Expl...
继续使用图 1 所示的简易 CNN 结构,改变训练时使用不同的优化器,如Adam、SGD 和SGDM,用同样的数据训练后在测试集的表现如下图: 从结果可以看出来 Adam 和 SGDM 明显比 SGD 的收敛速度快,Adam 的收敛速度又比 SGDM 的要略快一点,但同时 SGDM 得出的效果又比使用 Adam 的要好。 SGD 就是随机梯度下降算法,...
卷积神经网络CNN主要用来识别位移、缩放及其他形式扭曲不变性的二维图形。由于CNN的特征检测层通过训练数据进行学习,所以在使用CNN时,避免了显式的特征抽取,而隐式地从训练数据中进行学习;再者由于同一特征映射面上的神经元权值相同,所以网络可以并行学习,这也是卷积网络相对于神经元彼此相连网络的一大优势。卷积神经网络以...
卷积神经网络(Convolution 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,除...
深度学习CNN算法原理 一 卷积神经网络 卷积神经网络(CNN)是一种前馈神经网络,通常包含数据输入层、卷积计算层、ReLU激活层、池化层、全连接层(INPUT-CONV-RELU-POOL-FC),是由卷积运算来代替传统矩阵乘法运算的神经网络。CNN常用于图像的数据处理,常用的LenNet-5神经网络模型如下图所示: ...
基于python+ResNet50算法实现一个图像识别系统 一、目录 ResNet50介绍 图片模型训练预测 项目扩展 在本文中将介绍使用Python语言,基于TensorFlow搭建ResNet50卷积神经网络对四种动物图像数据集进行训练,观察其模型训练效果。 二、ResNet50介绍 ResNet50是一种基于深度卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)的图像...
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,其中的关键是卷积核表示图片中的局部特征。 而在现实中,使用卷积神经网络进行多分类获目标检测的时候,图像构成要比上面的X和O要复杂得多,我们并不知道哪个局部特征是有效的,即使我们选定局部特征,也会因为太过具体而失去反泛化性...
python卷积神经网络cnn的训练算法 卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)一直是深度学习领域重要的应用之一,被广泛应用于图像、视频、语音等领域。CNN采用卷积层、池化层、全连接层等组成,可以自动学习输入数据的特征,对于图像分类、目标检测等任务具有出色的性能。在本文中,我们将介绍CNN训练的基本流程和相关算法...