原文:卷積層的優點

值得再度好多遍:https: www.cnblogs.com wj p .html 摘抄自 戰爭熱誠 的博文 權值共享: 下圖左:如果我們有 x 像素的圖像,有 百萬個隱層神經元,那么他們全連接的話 每個隱層神經元都連接圖像的每一個像素點 ,就有 x x 個連接,也就是 個權值參數。然而圖像的空間聯系是局部的,就像人是通過一個局部的感受野去感受外界圖像一樣,每一個神經元都不需要對全局圖像做感受,每 ...

2020-05-20 17:07 0 1168 推薦指數:

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卷積卷積

每個卷積核具有長、寬、深三個維度。 卷積核的長、寬都是人為指定的,長X寬也被稱為卷積核的尺寸,常用的尺寸為3X3,5X5等;卷積核的深度與當前圖像的深度(feather map的張數)相同,所以指定卷積核時,只需指定其長和寬兩個參數。 例如,在原始圖像 (輸入),如果圖像是灰度圖像 ...

Sun Feb 06 00:35:00 CST 2022 0 1118
卷積和BN融合

常規的神經網絡連接結構如下  當網絡訓練完成, 在推導的時候為了加速運算, 通常將卷積和 batch-norm 融合, 原理如下 \[\begin{align*} y_{conv} &= w \cdot x + b \\ y_{bn} &= \gamma ...

Tue Aug 28 01:08:00 CST 2018 0 4824
卷積和池化

卷積神經網絡是在BP神經網絡的改進,與BP類似,都采用了前向傳播計算輸出值,反向傳播調整權重和偏置;CNN與標准的BP最大的不同是:CNN中相鄰之間的神經單元並不是全連接,而是部分連接,也就是某個神經單元的感知區域來自於上層的部分神經單元,而不是像BP那樣與所有的神經單元相連接。CNN ...

Thu Dec 01 06:32:00 CST 2016 0 9036
卷積與池化

構建了最簡單的網絡之后,是時候再加上卷積和池化了。這篇,雖然我還沒開始構思,但我知道,一 ...

Mon Aug 19 01:20:00 CST 2019 0 1227
caffe之(一)卷積

在caffe中,網絡的結構由prototxt文件中給出,由一些列的Layer()組成,常用的如:數據加載卷積操作、pooling、非線性變換、內積運算、歸一化、損失計算等;本篇主要介紹卷積 參考 1. 卷積總述 下面首先給出卷積的結構設置的一個小例子(定義 ...

Fri Mar 04 08:45:00 CST 2016 0 13163
Convolution Layer:卷積

1. 卷積(Convolution Layer):由若干個卷積核f(filter)和偏移值b組成,(這里的卷積核相當於權值矩陣),卷積核與輸入圖片進行點積和累加可以得到一張feature map。 卷積的特征: (1)網絡局部連接:卷積核每一次僅作用於圖片的局部 (2)卷積核權值共享 ...

Thu Jan 30 11:24:00 CST 2020 0 6274
卷積神經網絡_(1)卷積和池化學習

卷積神經網絡(CNN)由輸入卷積、激活函數、池化、全連接組成,即INPUT-CONV-RELU-POOL-FC (1)卷積: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),卷積是一個5*5*3的filter(感受野),這里注意:感受野的深度 ...

Fri Nov 18 05:26:00 CST 2016 6 98094
卷積+池化的理解

1、卷基層(Convolution) 關於卷積我們先來看什么叫卷積操作: 下圖較大網格表示一幅圖片,有顏色填充的網格表示一個卷積核,卷積核的大小為3*3。假設我們做步長為1的卷積操作,表示卷積核每次向右移動一個像素(當移動到邊界時回到最左端並向下移動一個單位)。卷積核每個單元內有權重,下圖 ...

Thu Nov 23 00:25:00 CST 2017 0 41767
 
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