原文:CNN中减少网络的参数的三个思想

CNN中减少网络的参数的三个思想: 局部连接 Local Connectivity 权值共享 Shared Weights 池化 Pooling 局部连接 局部连接是相对于全连接来说的。全连接示意图如下: 比如说,输入图像为 大小,即输入层有 维,若隐含层与输入层的数目一样,也有 个,则输入层到隐含层的全连接参数个数为 ,数目非常之大,基本很难训练。 一般认为人对外界的认知是从局部到全局的,而图 ...

2017-09-23 23:16 0 2782 推荐指数:

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卷积思想理解、Convolutional Neural Network(CNN)卷积神经网络初探

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卷积网络CNN各种常见卷积过程

卷积 Convolution 卷积核也称为滤波器filter。滤波器大小为,其中为深度,和输入feature map的channel数相同。每一层的filter数量和输出chann ...

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基于TensorFlow理解CNN的padding参数

1 TensorFlow中用到padding的地方 在TensorFlow中用到padding的地方主要有tf.nn.conv2d(),tf.nn.max_pool(),tf.nn.avg_pool ...

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Wed Dec 27 05:18:00 CST 2017 0 4258
CNN的卷积操作与参数共享

卷积神经网络(Convolutional Neural Networl, CNN)的两大核心思想: 局部连接(Local Connectivity) 参数共享(Parameter Sharing) 两者共同的一个关键作用就是减少模型的参数量,使运算更加简洁、高效,能够运行 ...

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