感知、权值共享 CNN用局部感知和权值共享大大减少了参数,同时还具备其它优点。它们与自然图像自身具有的 ...
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:
感知、权值共享 CNN用局部感知和权值共享大大减少了参数,同时还具备其它优点。它们与自然图像自身具有的 ...
权值共享的思考 在CNN中,每个滤波器 在整个视觉域(visual field)上是不断重复的。这些重复的单元共享着相同的参数设定(权值向量(weight vector)和偏置(bias)),并且组成一个特征图(feature map)。 Layer m-1 Depth为3,按照RGB ...
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 ...
Note:后记 此权值共享非彼卷积共享。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 ...
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 ...
【参考知乎专栏】 ...
共享? 说道权值共享,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,权值共享就是感受野 ...
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 ...