利用CNN卷積神經網絡進行訓練時，進行完卷積運算，還需要接着進行Max pooling池化操作，目的是在盡量不丟失圖像特征前期下，對圖像進行downsampling。 首先看下max pooling的具體操作：整個圖片被不重疊的分割成若干個同樣大小的小塊 pooling size 。每個小塊內只取最大的數字，再舍棄其他節點后，保持原有的平面結構得出 output。 相應的，對於多個feature ...
2018-07-27 23:58 0 14656 推薦指數：
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。 為了解決更為復雜的問題，我們需要提升模型的學習能力，這時要增加模型的復雜度，有兩種策略 ...
卷積神經網絡（CNN）由輸入層、卷積層、激活函數、池化層、全連接層組成，即INPUT-CONV-RELU-POOL-FC (1)卷積層：用它來進行特征提取，如下： 輸入圖像是32*32*3，3是它的深度（即R、G、B），卷積層是一個5*5*3的filter(感受野)，這里注意：感受野的深度 ...
卷積神經網絡CNN-學習1 十年磨一劍，霜刃未曾試。 簡介：卷積神經網絡CNN學習。 CNN中文視頻學習鏈接：卷積神經網絡工作原理視頻-中文版 CNN英語原文學習鏈接：卷積神經網絡工作原理視頻-英文版 一、定義 卷積神經網絡 ...
池化操作(Pooling)是CNN中非常常見的一種操作，Pooling層是模仿人的視覺系統對數據進行降維，池化操作通常也叫做子采樣(Subsampling)或降采樣(Downsampling)，在構建卷積神經網絡時，往往會用在卷積層之后，通過池化來降低卷積層輸出的特征維度，有效減少網絡參數 ...
卷積神經網絡（CNN）因為在圖像識別任務中大放異彩，而廣為人知，近幾年卷積神經網絡在文本處理中也有了比較好的應用。我用TextCnn來做文本分類的任務，相比TextRnn，訓練速度要快非常多，准確性也比較高。TextRnn訓練慢得像蝸牛（可能是我太沒有耐心），以至於我直接中斷了訓練，到現在我已經 ...
卷積層Conv的輸入：高為h、寬為w，卷積核的長寬均為kernel，填充為pad,步長為Stride（長寬可不同，分別計算即可），則卷積層的輸出維度為： 其中上開下閉開中括號表示向下取整。 MaxPooling層的過濾器長寬設為kernel*kernel，則池化層的輸出維度也適用於上述 ...
卷積神經網絡CNN 作者：凱魯嘎吉 - 博客園 http://www.cnblogs.com/kailugaji/ 卷積神經網絡（Convolutional Neural Network，CNN 或ConvNet）是一種具有局部連接、權重共享等特性的深層前饋神經網絡。卷積 ...
神經網絡，聽起來像是計算機科學、生物學和數學的詭異組合，但它們已經成為計算機視覺領域中最具影響力的革新的一 ...
