前言 Batch Normalization是由google提出的一种训练优化方法。参考论文：Batch Normalization Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal Covariate Shift个人觉得BN层的作用是加快网络学习速率，论文中提及其它的优点都是这个优点的副产品。网上对BN解释详细的不多，大多从原理上解 ...
2018-09-23 19:03 1 8596 推荐指数：
一、全连接层 tensorflow中用tf.keras.layers.Dense()这个类作为全连接的隐藏层，下面是参数介绍： tf.keras.layers.Dense() inputs = 64, # 输入该网络层的数据 units = 10, # 输出的维度大小 ...
卷积神经网络（CNN）由输入层、卷积层、激活函数、池化层、全连接层组成，即INPUT-CONV-RELU-POOL-FC (1)卷积层：用它来进行特征提取，如下： 输入图像是32*32*3，3是它的深度（即R、G、B），卷积层是一个5*5*3的filter(感受野)，这里注意：感受野的深度 ...
卷积神经网络中卷积层和池化层 https://www.cnblogs.com/wj-1314/p/9593364.html 为什么要使用卷积呢？ 在传统的神经网络中，比如多层感知机（MLP），其输入通常是一个特征向量，需要人工设计特征，然后将这些特征计算的值组成特征向量，在过去几十年的经验 ...
Mnist是针对小图像块处理的，这篇讲的是针对大图像进行处理的。两者在这的区别还是很明显的，小图像（如8*8，MINIST的28*28）可以采用全连接的方式（即输入层和隐含层直接相连）。但是大图像，这个将会变得很耗时：比如96*96的图像，若采用全连接方式，需要96*96个输入单元，然后如果要训练 ...
1. 池化层 在卷积网络中， 通常会在卷积层之间增加池化（Pooling） 层， 以降低特征图的参数量， 提升计算速度， 增加感受野， 是一种降采样操作。池化是一种较强的先验， 可以使模型更关注全局特征而非局部出现的位置， 这种降维的过程可以保留一些重要的特征信息， 提升容错能力 ...
在前3篇博客介绍完pytorch的基础知识之后，我这里我们接着介绍简单网络的搭建，详述卷积操作，最后根据卷积操作搭建 神经网络的卷积层。 1. nn.Module的简单使用 官方帮助文档 首先，我们还是要从帮助文档看起，进入 pytorch 官网，查看 Pytorch ...
神经网络（convolutional neural network）：是含有卷积层（convolutiona ...
先简单理解一下卷积这个东西。 （以下转自https://blog.csdn.net/bitcarmanlee/article/details/54729807 知乎是个好东西） 1.知乎上排名最高的解释 首先选取知乎上对卷积物理意义解答排名最靠前的回答。 不推荐用“反转/翻转/反褶/对称 ...
