原文:CNN中的局部連接(Sparse Connectivity)和權值共享

局部連接與權值共享 下圖是一個很經典的圖示,左邊是全連接,右邊是局部連接。 對於一個 的輸入圖像而言,如果下一個隱藏層的神經元數目為 個,采用全連接則有 個權值參數,如此數目巨大的參數幾乎難以訓練 而采用局部連接,隱藏層的每個神經元僅與圖像中 的局部圖像相連接,那么此時的權值參數數量為 ,將直接減少 個數量級。 盡管減少了幾個數量級,但參數數量依然較多。能不能再進一步減少呢 能 方法就是權值共享 ...

2018-01-08 12:12 0 15447 推薦指數:

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CNN 共享的思考

共享的思考 在CNN,每個濾波器 在整個視覺域(visual field)上是不斷重復的。這些重復的單元共享着相同的參數設定(向量(weight vector)和偏置(bias)),並且組成一個特征圖(feature map)。 Layer m-1 Depth為3,按照RGB ...

Tue Aug 14 03:02:00 CST 2018 0 737
《機器學習(周志華)》筆記--神經網絡(6)--其他常見神經網絡:深度學習模型、深度學習的興起(歷史)、卷積神經網絡(CNN)、局部連接共享、卷積操作(convolution)、池化操作(pooling)、隨機失活(dropout)、Lenet-5

四、其他常見神經網絡 1、深度學習模型   感知機只包括輸入層和輸出層,只能處理線性任務,為了處理非線性任務,在輸入和輸出之間加入了隱層,隱層的目的是對數據進行加工處理傳遞給輸出層。   為了解 ...

Sun Feb 16 00:09:00 CST 2020 0 666
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Note:后記 此共享非彼卷積共享。說的是layer實體間的參數共享。 Introduction 想將兩幅圖像”同時“經過同一模型,似乎之前有些聽聞的shared model沒有找到確鑿的痕跡,單個構建Variable然后每層設置,對debug階段(甚至使用階段)來說是場噩夢。能夠可行 ...

Sat May 13 21:52:00 CST 2017 0 1605
CNN反向傳播更新

背景 反向傳播(Backpropagation)是訓練神經網絡最通用的方法之一,網上有許多文章嘗試解釋反向傳播是如何工作的,但是很少有包括真 ...

Sat Sep 21 15:19:00 CST 2019 0 761
【深度學習】共享問題

共享? 說道共享,就需要提到感受野,感受野其實就是一個隱含神經元的局部連接大小,共享就是感受野 ...

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