原文:CNN中的局部连接(Sparse Connectivity)和权值共享

局部连接与权值共享 下图是一个很经典的图示,左边是全连接,右边是局部连接。 对于一个 的输入图像而言,如果下一个隐藏层的神经元数目为 个,采用全连接则有 个权值参数,如此数目巨大的参数几乎难以训练 而采用局部连接,隐藏层的每个神经元仅与图像中 的局部图像相连接,那么此时的权值参数数量为 ,将直接减少 个数量级。 尽管减少了几个数量级,但参数数量依然较多。能不能再进一步减少呢 能 方法就是权值共享 ...

2018-01-08 12:12 0 15447 推荐指数:

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CNN 共享的思考

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Tue Aug 14 03:02:00 CST 2018 0 737
《机器学习(周志华)》笔记--神经网络(6)--其他常见神经网络:深度学习模型、深度学习的兴起(历史)、卷积神经网络(CNN)、局部连接共享、卷积操作(convolution)、池化操作(pooling)、随机失活(dropout)、Lenet-5

四、其他常见神经网络 1、深度学习模型   感知机只包括输入层和输出层,只能处理线性任务,为了处理非线性任务,在输入和输出之间加入了隐层,隐层的目的是对数据进行加工处理传递给输出层。   为了解 ...

Sun Feb 16 00:09:00 CST 2020 0 666
#mxnet# 共享

Note:后记 此共享非彼卷积共享。说的是layer实体间的参数共享。 Introduction 想将两幅图像”同时“经过同一模型,似乎之前有些听闻的shared model没有找到确凿的痕迹,单个构建Variable然后每层设置,对debug阶段(甚至使用阶段)来说是场噩梦。能够可行 ...

Sat May 13 21:52:00 CST 2017 0 1605
CNN反向传播更新

背景 反向传播(Backpropagation)是训练神经网络最通用的方法之一,网上有许多文章尝试解释反向传播是如何工作的,但是很少有包括真 ...

Sat Sep 21 15:19:00 CST 2019 0 761
【深度学习】共享问题

共享? 说道共享,就需要提到感受野,感受野其实就是一个隐含神经元的局部连接大小,共享就是感受野 ...

Tue May 30 00:08:00 CST 2017 0 2513
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 ...

Wed Jan 06 07:29:00 CST 2021 1 1316
 
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