**一，面临的挑战** 1，梯度消失问题2，退化问题**二，改进的方法**1，卷积层的改进2，池化层的改进 L-P池化， 混合池化， 随机池化， 以及Spatial pyramid pooling（简称SPP）3，激活函数的改进4，损失函数的改进**三，网络结构改进** 1，跨层连接第三组实验是对网络的结构进行变动， 调整层的顺序。 在实验中， 作者打乱某些层的顺序， 这样会影响一部分路径。 具体
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2023-10-12 13:23:15
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输入层（包含图像的）应该能被2整除很多次。常用数字包括32（比如CIFAR-10），64，96（比如STL-10）或224（比如ImageNet卷积神经网络），384和512。卷积层应该使用小尺寸滤波器（比如3x3或最多5x5），使用步长。还有一点非常重要，就是对输入数据进行零填充，这样卷积层就不会改变输入数据在空间维度上的尺寸。比如，当，那就使用来保持输入尺寸。当，一般对于任意，当的时候能保持输
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2023-10-12 12:57:31
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自从 2011 年深度卷积神经网络（CNN）在图像分类任务中优于人类开始，它们就成为了计算机视觉任务中的行业标准，这些任务包括图像分割、目标检测、场景标记、跟踪以及文本检测等等。 然而，训练神经网络的技巧并不容易掌握。与之前的机器学习方法一样，细节是最恐怖的地方，然而在卷积神经网络中有更多的细节需要去管理：你所用的数据和硬件的限制是什么？你应该以哪种网络作为开始呢？AlexNet、VGG、Goo
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2023-12-15 11:50:59
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卷积的概念卷积的概念：卷积可以认为是一种有效提取图像特征的方法。一般会用一个正方形的卷积核（过滤器），按指定步长，在输入特征图上滑动，遍历输入特征图中的每个像素点。每一个步长， 卷积核会与输入特征图出现重合区域，重合区域对应元素相乘、求和再加上偏置项得到输出特征的一个像素点，如下图所示。二维矩阵中：6x6的输入通过3x3的卷积核得到输出4x4的特征矩阵二维卷积过程的计算先计算二维卷积输出长度计算V
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2023-08-28 23:20:38
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背景图片类任务经常使用卷积神经网络，网络结构中经常是使用全链接作为输出层，来实现分类或者回归。全链接层的好处：由于其参数量级大，模型的拟合能力更强坏处① 对于数据的尺寸要求是固定的，因此我们有时需要resize图片，导致变形或者剪切损失图片信息② 模型的参数基本都集中于全链接层，因此预测时间主要被全链接占用，实时性要求高的模型会有影响③ 显存占用高因此当我们关注实时性，可以适当牺牲准确性（卷积层复
目录卷积卷积图像操作卷积神经网络神经元 卷积函数： f(t):是某一时刻发生的一件 g(x-t)：是f函数发生事件后t时间对另一个物体的影响卷积图像操作利用3*3图像对图片进行操作，得到一个值卷积神经网络通过不同的卷积图像操作，进图像进行处理神经元神经网络由大量的神经元相互连接而成。每个神经元接受线性组合的输入后，最开始只是简单的线性加权，后来给每个神经元加上了非线性的激活函数，从而进行非线性变
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2023-10-09 16:05:16
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本文将从三个方面来介绍：1. CNN网络结构的改善优化； 2. CNN网络训练中更快的计算方法； 3. CNN在各个领域的最新应用；1. CNN网络结构的改善优化之Conv层； CNN典型的网络结构和单元包括：卷积层、池化层、激活函数、损失函数以及正则化和最优化。卷积层的细化：这里介绍两个最新的进展，分别是NIN和Inception moduel。NINNIN的motivation是将传统的线性
文章目录局部连接(Sparse Connectivity)权值共享(Shared Weights)池化 (pooling)Convolution层：Pooling层 卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)是深度学习技术中极具代表的网络结构之一，在图像处理领域取得了很大的成功，在国际标准的ImageNet数据集上，许多成功的模型都是基于CNN的。CNN相
前言：这篇论文发表于机器学习国际顶级会议ICML2019，作者通过系统地研究发现，仔细平衡网络的深度、宽度和分辨率可以带来更好的性能。因此提出了一种新的缩放方法，即使用简单而高效的复合系数来均匀缩放深度、宽度和分辨率三个维度，从而使得模型效率大大提升。基于该项研究提出的EfficientNet-B7在ImageNet上达到了最先进的84.3％top-1精度，同时推理速度比最佳ConvNet还提高了
在开始本篇内容之前，我想说一下什么是卷积神经网络？以卷积结构为主，搭建起来的深度网络，为卷积神经网络。该网络可以自动提取特征，通过提取特征进行网络学习。卷积运算对图像和滤波矩阵做内积（逐个元素相乘再求和）的操作为卷积运算。卷积中的重要参数卷积核(kernel)步长(stride)填充(Pad)输出通道在深度学习中，我们最常用的卷积核是2D卷积核（k_w,k_h）,k_w,k_h分别表示卷积的长和宽
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2023-10-07 15:28:57
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文章目录一、前言二、VGG的特点参数减少VGG网络结构 一、前言2014年，牛津大学计算机视觉组（Visual Geometry Group）和Google DeepMind公司的研究员一起研发出了新的深度卷积神经网络：VGGNet，并取得了ILSVRC2014比赛分类项目的第二名（第一名是GoogLeNet，也是同年提出的).论文下载 Very Deep Convolutional Netwo
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2023-09-27 07:35:11
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# 卷积神经网络的卷积核如何更新
## 引言
卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是一种广泛应用于图像分类、目标检测等计算机视觉任务的深度学习模型。在CNN中，卷积核（Convolutional Kernel）是一个非常重要的组件，它负责进行图像的特征提取。
本文将介绍卷积神经网络中卷积核如何更新的方案，并以一个具体的问题为例进行说明。
## 问题
原创
2023-11-28 11:51:28
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卷积过程是卷积神经网络最主要的特征。然而卷积过程有比较多的细节，初学者常会有比较多的问题，这篇文章对卷积过程进行比较详细的解释。1.卷积运算首先我们需要知道什么是卷积计算，它其实是一种简单数学运算，有两个步骤：一个是矩阵内积乘法，另一个是将内积乘法的结果进行全加。 （1）矩阵内积乘法 矩阵的内积乘法非常简单，就是把两个相乘的矩阵，相同位置的元素进行乘法运算，这个时候会得到一个新的矩阵（在这里我们需
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2023-08-11 10:13:07
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全卷积神经网络可以通过什么提高图像分割精度全卷积神经网络可以通过神经网络的模型提高图像分割精度。全卷积神经网络解决方案也有很多。百度/谷歌搜索过拟合overfitting，个人会优先尝试减小网络规模，比如层数、卷积滤波器个数、全连接层的单元数这些。其他的比如Dropout，数据增强/扩充，正则，earlystop，batchnorm也都可以尝试。全卷积神经网络隐含层：全卷积神经网络卷积神经网络的隐
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2023-10-05 19:58:28
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卷积神经网络一般由卷积层、池化层和全连接层构成。 在全连接前馈神经网络中，如果第l 层有个神经元，第l − 1 层有个神经元，连接边有 × 个，也就是权重矩阵有 个参数。当m和n都很大时，权重矩阵的参数非常多，训练的效率会非常低。 如果采用卷积来代替全连接，第L 层的净输入z(L) 为第
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2023-10-12 13:26:46
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第四周：卷积神经网络Part3视频学习：循环神经网络1.绪论循环神经网络的基本应用：
语音问答、机器翻译、股票预测、作词机、作诗、图像理解、视觉问答等；循环神经网络与卷积神经网络：
循环神经网络：处理时序关系的任务；
卷积神经网络：输入与输出之间是相互独立的；2.基本组成结构基本结构：两种输入、两种输出、一种函数f被不断重复利用；模型所需要学习的参数是固定的；无论我们的输入长度是多少，我们只需要一
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2023-09-15 18:33:09
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下文将简单介绍训练卷积神经网络中使用到的权重初始化、梯度下降优化器的选择及计算原理、常用的正则化方法、超参数的调节。1. 权重初始化 权重初始化是训练人工神经网络很重要的一部分。有一种想法是：由于我们知道能通过梯度下降反向传播来优化、更新权重，只要经
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2023-10-13 00:01:34
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如何提高卷积神经网络模型的泛化能力在做工程的时候如何提高自己训练出来的模型的泛化能力是一项具有挑战性同时也是一件充满"玄学"的事情。回想我这一年半载训练的那么几个任务的调参来讲，大概可以总结为下面这几点。1、使用更多的数据。竟可能标注更多的训练数据，这是提高泛化能力最理想的方法，更多的数据让模型得到更充分的学习，自然提高了泛化能力，但实际场景中考虑到标注成本的问题，可能并不能无脑加数据。 2、使用
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2023-10-11 23:18:34
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在本文中，我们将讨论卷积层中的两个重要概念。如何计算参数的数量?产出的形状是如何计算的?术语input_shapeInput_shape = (batch_size, height, width, depth) Batch_size =一次向前/向后传递的训练数据数output_shapeOutput_shape = (batch_size, height, width, depth)过滤器/核在
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2023-10-15 23:57:52
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# 项目方案：如何调整卷积神经网络参数
## 1. 引言
卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）作为一种强大的深度学习模型，在图像识别、语音处理等领域取得了巨大的成功。然而，为了让CNN模型达到更好的性能，调整其参数是十分关键的。本项目方案将介绍如何通过调整卷积神经网络参数来提升其性能，并给出相应的代码示例。
## 2. 参数调整方案
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