第一个卷积层是使用卷积核滤波器对输入图像进行卷积操作,得到特征映射.特征映射可以看作是通过卷积变换提取到的图像特征.特征映射的个数由卷积层包含的卷积核滤波器个数决定,卷积核滤波器个数是一个超参数.一个卷积核滤波器就是一套参数,每个卷积核滤波器都可以对原始输入图像进行卷积得到一个特征映射.图3.2.8中第...
二者的相同在于深度学习采用了神经网络相似的分层结构,系统由包括输入层、隐层(多层)、输出层组成的多层网络,只有相邻层节点之间有连接,同一层以及跨层节点之间相互无连接,每一层可以看作是一个逻辑回归模型;这种分层结构,是比较接近人类大脑的结构的。 为了克...
卷积神经网络(Convolutional Neural Network)是含有卷积层的神经网络. 卷积层的作用就是用来自动学习、提取图像的特征. CNN网络主要由三部分构成:卷积层、池化层和全连接层构成: 1. 卷积层负责提取图像中的局部特征; 2. 池化层用来大幅降低参数量级(降维); 3. 全连接层用来输出想要的结果。 CONV表示卷积层,RELU表...
卷积神经网络最常应用于于图像识别、语音识别等各种场合,在图像识别的比赛中,基于深度学习的方法几乎都以CNN为基础。 以MNIST手写数字数据集为例,CNN的处理流程如下 基于MNIST数据集的CNN 相比于常规的神经网络,CNN引入了卷积层,池化层,步频(stride)和填充(padding)等概念,功能也更为强大。
卷积神经网络是一种多层神经网络,擅长处理图像特别是大图像的相关机器学习问题。 卷积网络通过一系列方法,成功将数据量庞大的图像识别问题不断降维,最终使其能够被训练。CNN最早由Yann LeCun提出并应用在手写字体识别上(MINST)。LeCun提出的网络称为LeNet,其网络结构如下: ...
深度学习:卷积神经网络 1、二维卷积层 卷积神经网络(convolutional neural network)是含有卷积层(convolutional layer)的神经网络。 1.1二维互相关运算 虽在二维卷积层中,一个二维输入数组和一个二维核(kernel)数组通过互相关运算输出一个二维数组。 图中: 输入是一个高和宽均为3的二维数组。我们将该数组的形状记为...
深度学习之卷积神经网络 二维卷积层 卷积神经网络convolutional neural network是含有卷积层convolutional layer的神经网络,二维卷积层具有高和宽两个空间维度,常用于处理图像数据; 二维互相关运算 在二维卷积层中,一个二维输入数组和一个二维核数组通过互相关运算输出一个二维数组; 二维互相关运算中,卷积窗口从输入数组的...
深度学习 神经网络 在介绍卷积神经网络之前,我们先来了解下神经网络的结构和训练过程。 神经网络结构 神经网络,也称人工神经网络(Artificial Neural Networks),它是一种模仿动物神经网络行为特征,进行分布式并行信息处理的算法数学模型。一个神经网络模型通常由一个输入层、一个或多个隐藏层以及一个输出层组成,如下图所示...
（一）深度和复杂度的增加 为了提高模型的性能，研究人员不断增加卷积神经网络的深度和复杂度。更深的网络可以学习到更高级、更抽象的特征，但也带来了梯度消失、过拟合等问题。因此，如何有效地训练更深的网络成为了研究的热点之一，例如采用残差连接、批归一化等技术。（二）模型的轻量化和高效化 随着移动设备和...