原文:CNN中減少網絡的參數的三個思想

CNN中減少網絡的參數的三個思想: 局部連接 Local Connectivity 權值共享 Shared Weights 池化 Pooling 局部連接 局部連接是相對於全連接來說的。全連接示意圖如下: 比如說,輸入圖像為 大小,即輸入層有 維,若隱含層與輸入層的數目一樣,也有 個,則輸入層到隱含層的全連接參數個數為 ,數目非常之大,基本很難訓練。 一般認為人對外界的認知是從局部到全局的,而圖 ...

2017-09-23 23:16 0 2782 推薦指數:

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卷積思想理解、Convolutional Neural Network(CNN)卷積神經網絡初探

1. 如何理解卷積 CNN卷積神經網絡的核心是卷積,當然CNN不僅僅只有卷積,還有池化等其他技術,我們第一章先來一起討論和理解下卷積的定義。 卷積是一個數學上的運算方法,在通信、機器學習、圖像處理等領域都有廣泛的應用。我們來一起從不同角度來看卷積,以求獲得一個全面的認知。 0x1 ...

Wed May 03 07:15:00 CST 2017 0 4168
【神經網絡CNN在Pytorch的使用

因為研究方向為關系抽取,所以在文本的處理方面,一維卷積方法是很有必要掌握的,簡單介紹下加深學習印象。 Pytorch官方參數說明: Conv1d class torch.nn.Conv1d(in_channels, out_channels, kernel_size, stride ...

Tue Jan 05 20:22:00 CST 2021 0 489
卷積網絡CNN各種常見卷積過程

卷積 Convolution 卷積核也稱為濾波器filter。濾波器大小為,其中為深度,和輸入feature map的channel數相同。每一層的filter數量和輸出chann ...

Mon Feb 17 22:16:00 CST 2020 0 998
基於TensorFlow理解CNN的padding參數

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 ...

Sun May 05 04:06:00 CST 2019 0 872
CNN的卷積操作的參數數計算

之前一直以為卷積是二維的操作,而到今天才發現卷積其實是在volume上的卷積。比如輸入的數據是channels*height*width(3*10*10),我們定義一個核函數大小為3*3,則輸出是8*8。實際核函數的參數量是3*3*channels,在本例子中就是3*3*3。 舉例: 假設輸入 ...

Wed Dec 27 05:18:00 CST 2017 0 4258
CNN的卷積操作與參數共享

卷積神經網絡(Convolutional Neural Networl, CNN)的兩大核心思想: 局部連接(Local Connectivity) 參數共享(Parameter Sharing) 兩者共同的一個關鍵作用就是減少模型的參數量,使運算更加簡潔、高效,能夠運行 ...

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