原文:卷積神經網絡-二維卷積層

一 前言 空間不變性:我們使用的無論哪種方法都應該和物體的位置無關 局部性:神經網絡的底層應該只探索輸入圖像中的局部區域,而不考慮圖像遠處區域的內容,這就是 局部性 原則 平移不變性:不管出現在圖像中的哪個位置,神經網絡的底層應該對相同的圖像區域做類似的相應 卷積神經網絡 convolutional neural network :是含有卷積層 convolutional layer 的神經網絡 ...

2021-08-03 20:58 0 118 推薦指數:

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CNN神經網絡之一卷積二維卷積詳解

作者:凌逆戰 地址:https://www.cnblogs.com/LXP-Never/p/10763804.html 在看這兩個函數之前,我們需要先了解一卷積(conv1d)和二維卷積(conv2d),二維卷積是將一個特征圖在width和height兩個方向進行滑動窗口操作,對應 ...

Sat Jul 20 01:36:00 CST 2019 6 2155
CNN神經網絡卷積二維卷積

卷積只在一個維度上進行卷積操作,而二維卷積會在二個維度上同時進行卷積操作。 轉載自:https://www.cnblogs.com/LXP-Never/p/10763804.html 一卷積:tf.layers.conv1d() 一卷積常用於序列數據,如自然語言處理領域 ...

Sat Dec 07 23:24:00 CST 2019 0 2014
卷積神經網絡(CNN)之一卷積二維卷積、三卷積詳解

由於計算機視覺的大紅大紫,二維卷積的用處范圍最廣。因此本文首先介紹二維卷積,之后再介紹一卷積與三卷積的具體流程,並描述其各自的具體應用。 1. 二維卷積 圖中的輸入的數據維度為14×14">14×1414×14,過濾器大小為5&#x00D7 ...

Mon Jun 03 04:03:00 CST 2019 0 663
卷積神經網絡(CNN)之一卷積二維卷積、三卷積詳解

作者:szx_spark 由於計算機視覺的大紅大紫,二維卷積的用處范圍最廣。因此本文首先介紹二維卷積,之后再介紹一卷積與三卷積的具體流程,並描述其各自的具體應用。 1. 二維卷積 圖中的輸入的數據維度為\(14\times 14\),過濾器大小為\(5\times 5\),二者 ...

Tue Feb 13 03:55:00 CST 2018 2 64812
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
卷積神經網絡卷積和池化

卷積神經網絡卷積和池化 https://www.cnblogs.com/wj-1314/p/9593364.html 為什么要使用卷積呢?   在傳統的神經網絡中,比如多層感知機(MLP),其輸入通常是一個特征向量,需要人工設計特征,然后將這些特征計算的值組成特征向量,在過去幾十年的經驗 ...

Wed Sep 12 01:51:00 CST 2018 0 5129
卷積神經網絡卷積和池化

Mnist是針對小圖像塊處理的,這篇講的是針對大圖像進行處理的。兩者在這的區別還是很明顯的,小圖像(如8*8,MINIST的28*28)可以采用全連接的方式(即輸入和隱含直接相連)。但是大圖像,這個將會變得很耗時:比如96*96的圖像,若采用全連接方式,需要96*96個輸入單元,然后如果要訓練 ...

Tue May 09 22:52:00 CST 2017 2 9095
卷積神經網絡】對BN的解釋

Shift 個人覺得BN的作用是加快網絡學習速率,論文中提及其它的優點都是這個優點的副產品。 網上對BN解釋 ...

Mon Sep 24 03:03:00 CST 2018 1 8596
 
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