卷积网络中特征的N种使用方式-5

程序员研修院

企业官方账号

2023-01-12 15:17:18

课时名称	课时知识点
卷积网络中特征的N种使用方式-5

...全文

63 回复打赏收藏转发到动态举报

写回复

回复

切换为时间正序

请发表友善的回复…

发表回复

卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是一种前馈型的神经网络，其在大型图像处理方面有出色的表现，目前已经被大范围使用到图像分类、定位等领域中。相比于其他神经网络结构，卷积神经网络需要的参数相对较少，使的其能够广泛应用。本节打算先介绍背景和简单的基本概念术语，然后详细介绍LeNet-5网络，其工作流程大家需要先搞清楚，学习原理其实是基于BP学习原理的，只...

2021SC@SDUSC LeNet-5卷积神经网络的整体框架：特征映射：一幅图在经过卷积操作后得到结果称为特征图。 LeNet-5共有8层，包含输入层，每层都包含可训练参数；每个层有多个特征映射(，每个特征映射通过一种卷积核（或者叫滤波器）提取输入的一种特征，然后每个特征映射有多个神经元。C层代表的是卷积层，通过卷积操作，可以使原信号特征增强，并且降低噪音。 S层是一个降采样层，利用图像局部相关性的原理，对图像进行子抽样，可以减少数据处理量同时保留有用信息。计算公式：输入图像的大小为nxn，卷积核的

本文主要是实现了一个简单的卷积神经网络,并对卷积过程中的提取特征进行了可视化. 卷积神经网络最早是为了解决图像识别的问题,现在也用在时间序列数据和文本数据处理当中,卷积神经网络对于数据特征的提取不用额外进行,在对网络的训练的过程当中,网络会自动提取主要的特征. 卷积神经网络直接用原始图像的全部像素作为输入,但是内部为非全连接结构.

# -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Mon Aug 2 10:16:40 2021 @author: Yang Hongyun 卷积神将网络的计算公式为：卷积中的特征图大小计算方式有两种，分别是‘VALID’和‘SAME’，卷积和池化都适用，除不尽的结果都向上取整。 1、如果计算方式采用:padding='valid'---默认方式 N=(W-F)/S+1, 其中W为输入，F为卷积核尺寸，S为stride大小如Input=(224,224),kernel_s.

CS231n课程笔记翻译：卷积神经网络笔记 - 知乎

CSDN讲师的课程社区_NO_33

2

社区成员

142

社区内容

发帖

与我相关

我的任务

社区管理员

加入社区

近7日
近30日
至今

加载中

查看更多榜单

社区公告

暂无公告

试试用AI创作助手写篇文章吧

+ 用AI写文章