CNN卷积核输出特征图大小的计算（长，宽，维度）和权值共享
概要CNN在进行卷积操作的时候，可以认为是输入图像（Input）与卷积核（Kernel）的对应加权求和。其中，卷积的时候，又可分为输出图像（Output）比输入图像缩小的卷积（VALID）即常规情况，与卷积后长宽不变的情况（SAME），还有一种情况是FULL模式，这种不经常用。维度就是图像的通道数，...
通俗理解“卷积”
最近本人正在研究深度学习相关内容，面对处处出现的卷积运算有很多地方都不太理解，比如为什么要使用卷积运算？为什么卷积是这样算？趋于巨大的求知欲，我在网上寻找各路大神的讲解，终于得到了自己的理解，下面就简单谈谈我自己的想法。首先，卷积的运算定义是很有现实意义的，我们对于生活中事情重要性的描述，往往可以从...
CNN卷积神经网络的介绍与解释（核函数，通道）
前言本文介绍了卷积神经网络模型的核概念，通道，池化与采样，卷积等等一些概念和CNN的意义。提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考一、核概念：如图5-1-1：g（x,y）即为核，每个小方格上都有一个标量代表权重w。f(x,y)为输入，每个小方格上都有一个标量代表该图片在该点上的像素值。卷积的定...
CNN 理解神经网络中卷积(大小，通道数，深度)
记录一些之前学习中理解不透彻或者有偏差的知识首先，对于卷积核（或称为卷积过滤器）的大小，一个卷积核的通道数与它进行卷积的输入必须是相同。例如：32*32*3的图像的卷积核通道数必须是3,如5*5*3。在这个卷积核中三层卷积的参数是相同的（对于三个通道而言）。其次，对于卷积运算，一个卷积核经过计算得到...
从时频特性出发——什么是循环卷积？
目录背景知识——离散傅里叶级数（DFS）和离散傅里叶变换（DFT）线性卷积和循环卷积从时域看从频域看联想——OFDM中加CP的解释结论背景知识——离散傅里叶级数（DFS）和离散傅里叶变换（DFT）首先回顾一套定理性质的规律：时域 连续非周期 信号对应频域 非周期连续 信号时域 连续周期 信号对应频域...
卷积网络中的通道、特征图、过滤器和卷积核
卷积网络中的通道、特征图、过滤器和卷积核 1.feature map1 feature map在cnn的每个卷积层，数据都是以三维形式存在的。你可以把它看成许多个二维图片叠在一起（像豆腐皮一样），其中每一个称为一个feature map。 2 feature map怎么生成的？输入层：在输入层，如果...
经典卷积神经网络之DenseNet
DenseNet是在ResNet的基础上进行的增强，两者的主要区别在于： 1、DenseNet是让前面所有层与后面层实现密集连接； 2、DenseNet实现残差连接时，是通过在通道数上进行堆叠，而不是像ResNet那样实现元...
深度学习之卷积神经网络经典网络之ResNet
ResNet由Kaiming He（何凯明）等发明（论文下载：Deep Residual Learning for Image Recognition），获得了2015年ILSVRC挑战赛的冠军，一度将TOP-5错误率降至3.6%。参加2015年挑战赛区的ResNet网络深度达到152层，比起以前的...
深度学习——神经网络（NN）、深度神经网络（DNN）、卷积神经网络（CNN）等概念介绍
刚接触深度学习时，我们经常会看到神经网络、深度神经网络、卷积神经网络这些词。初看可能一头雾水，没关系，下面我们就来了解一下这些词背后的意义吧。图1 神经元的结构神经元（Neuron）：从生物上来说，无论是人还是其他动物都有数以亿计的神经元。神经元是神经系统最基本的结构和单位，通俗来说就是我们进行认知...
卷积神经网络的分类层-softmax和sigmoid
卷积神经网络的分类层-softmax和sigmoid1. softmax在学习一些卷积网络的模型时，我们经常看到模型最后有一个softmax层，这个层的主要作用就是输出物体是各个类的概率，接下来我们就来看一下其计算公式：如上图所示，在全连接层得到了两个结果（有两个类别）L2_1L_{2\_1}L2_...
VGG16中3个3*3卷积核对AlexNet中7*7卷积核的替代性分析
使用更小的卷积核是当前在保证网络精度的情况下，减少参数的趋势之一，在VGG16中，使用了3个3*3卷积核来代替7*7卷积核，使用了2个3*3卷积核来代替7*7卷积核，这样做的主要目的是在保证具有相同感知野的条件下，提升了网络的深度，在一定程度上提升了神经网络的效果。以下简单地说明一下小卷积(3*3)...
经典卷积神经网络——InceptionNet
本文内容同个人微信号推送文章：经典卷积神经网络（Classic Convolutional Neural Networks）♥,.*,.♥,.*,.♥,.*,.♥,.*♥,.*,.♥,.*,.♥,.*,.♥,.*,.♥,.*,.♥,.*,.♥,.*,.♥♥,.*,.♥,.*,.♥,.*,.♥,.*♥...
卷积神经网络的网络结构——Inception V3
《Rethinking the Inception Architecture for Computer Vision》2015，Google，Inception V31.基于大滤波器尺寸分解卷积 GoogLeNet性能优异很大程度在于使用了降维。降维可以看做卷积网络的因式分解。例如1x1卷积层后跟着...
卷积神经网络的一些疑惑点
本文均为总结其他人的博客对遇见的一些问题的解决，如有侵权，请联系删帖1、卷积神经网络的两大特点：参数共享，局部连接局部连接：卷积层节点仅与上一层的部分节点相连，只用来学习部分特征，通过卷积核来实现 ，同一特征采用同一卷积核进行处理，每次卷积核卷积生成的是下一层的一个神经元（下一层神经元的个数，也就是...
一文带你看懂卷积神经网络(CNN)让你意想不到的10创新idea
全文摘要卷积神经网络(CNN)可以说是深度学习发展的一个缩影，特别是现在在计算机视觉方面已经得到了非常成熟的应用，在目标检测、目标追踪等方面也是独领风骚，本文将讲述卷积神经网络近些年来的发展历程，以及它到底创新在什么地方。本文略长，看完大约30min。卷积神经网络的十大概念与创新 1、Group...
图像分类之经典卷积神经网络AlexNET、VGG、GoogLeNet、ResNet和DenseNet
1、CNN的架构模型 CNN是一种前馈网络，即信息流从输入到输出都是单向的。正如人工神经网络(ANN)是受生物学启发的，CNN也是。大脑的视觉皮层由简单细胞和复杂细胞交替组成(Hubel & Wiesel, 1959, 1962)，这激发了他们对CNN架构的设计。CNN的架构有多种变体，通...
「Deep Learning」ILSVRC-图像分类经典卷积网络
Sina Weibo：小锋子ShawnTencent E-mail：[email protected]http://blog.csdn.net/dgyuanshaofeng/article/details/78007901 最近，人工智能自动驾驶创业公司Momenta的JieHu发布了ILSV...
全连接，局部感知，权值共享，卷积输入输出的个人理解
首先理解：1、全连接层1：（输入为卷积） 全连接和普通神经元类似，输出的每一个神经元都与输入的每一个像素点相连，把多维向量转化为1维向量。 例如前一层的卷积输出50个featuremap（图片大小为4X4），全连接层输出的是500个神经元（输出500个数字），则每一个神经...
深度学习（十五）卷积神经网络CNN（4）---权值共享
作用：大大减少网络训练参数的同时，还可以实现并行训练。 原理：所谓权值共享就是说给定一张输入图片，用一个卷积核来卷积这张图，卷积核里的值叫做权重，这张图的每个位置是被同一个卷积核扫的，即卷积的时候所用的权重是一样的。其实权值共享这个词说全了就是整张图片在使用同一个卷积核内的...
CNN卷积算法的改进
改进有：空洞卷积、可变形卷积（1）空洞卷积：对于像素要求不严格的任务，感受野相当于普通3*3卷积的两层的效果。代码实现：def DilatedCNN(x): length=len(x,filter) sum=0 if length<5: ...