神經網絡訓練技巧
參數初始化 是否可以將全部參數初始化為0 同一層的任意神經元都是同構的 它們的輸入輸出都相同，因此前向反向傳播的取值完全相同 訓練一直是對稱的，同一層參數都是相同的 隨機初始化參數 初始化參數為取值范圍\((-\dfrac ...
原文：卷積神經網絡_(3)_幾種簡單訓練技巧
下面來介紹幾種簡單的訓練技巧： .首先說一下filter 感受野 的概念：感受野的大小即特征圖中的某一單元是從原始輸入圖像中多大的一塊區域中提取的特征 如上圖，第一次卷積后得到的特征圖中，每一個小單元的感受野大小為 ，而第二次卷積后特征圖中的每一個小單元對應的感受野大小為 ，以此類推，如果 用三層 的filter，那么最后一層特征圖中每一個小單元的感受野大小即為 。 同時我們可以推論：卷積層數越多 ...
2016-11-22 10:34 0 5383 推薦指數：
相關推薦
【python實現卷積神經網絡】開始訓練
代碼來源：https://github.com/eriklindernoren/ML-From-Scratch 卷積神經網絡中卷積層Conv2D（帶stride、padding）的具體實現：https://www.cnblogs.com/xiximayou/p/12706576.html ...
針對回歸訓練卷積神經網絡
針對回歸訓練卷積神經網絡 此示例使用： Image Processing Toolbox Deep Learning Toolbox Statistics and Machine Learning Toolbox ...
卷積神經網絡技巧總結
從變形卷積核、可分離卷積？卷積神經網絡中十大拍案叫絕的操作。中梳理提取補充. 前提名詞 feature map: 特征圖, 卷積核的輸入和輸出都被稱為feature map 卷積核技巧 0x01 多個小卷積核代替大卷積核 之前的觀念是越大的卷積核感受野(receptive ...
簡單的卷積神經網絡(CNN)的搭建
一些點積計算，輸出是每個分類的分數，普通神經網絡里的一些計算技巧到這里依舊適用。 卷積神經網絡通常包 ...
卷積神經網絡
先簡單理解一下卷積這個東西。 （以下轉自https://blog.csdn.net/bitcarmanlee/article/details/54729807 知乎是個好東西） 1.知乎上排名最高的解釋 首先選取知乎上對卷積物理意義解答排名最靠前的回答。 不推薦用“反轉/翻轉/反褶/對稱 ...
卷積神經網絡
的全部（全像素全連接）,並且只是簡單的映射，並沒有對物體進行抽象處理。 誰對誰錯呢？卷積神經網絡（C ...
卷積神經網絡
卷積神經網絡這個詞，應該在你開始學習人工智能不久后就聽過了，那究竟什么叫卷積神經網絡，今天我們就聊一聊這個問題。 不用思考，左右兩張圖就是兩只可愛的小狗狗，但是兩張圖中小狗狗所處的位置是不同的，左側圖片小狗在圖片的左側，右側圖片小狗在圖片的右下方，這樣如果去用圖片特征識別出來的結果，兩張圖 ...