卷积神经网络架构综述
A Survey of the Recent Architectures of Deep Convolutional Neural Networks (arxiv.org) 度卷积神经网络（CNN）是一种特殊类型的神经网络，在各种竞赛基准上表现出了当前最优结果。深度 CNN 的超强学习能力主要是通过使用多个非线性特征提取阶段实现的，这些阶段能够从数据中自动学习分层表征。近来，深度 CNN 架构在挑战性基准任务...
卷积神经网络入门
格意义上的反池化是无法实现的。近似的实现方式，在训练过程中记录每一个池化操作的一个z*z的区域内输入的最大值的位置，这样在反池化的时候，就将最大值返回到其应该在的位置，其他位置的值补0。 relu: 卷积神经网络使用relu非线性函数来保证输出的feature map总是为正数。在反卷积的时候，也需要保证每一层的feature map都是正值，所以这里还是使用relu作为非线性激活函数。 反卷积过程： 卷积：...
卷积神经网络入门
格意义上的反池化是无法实现的。近似的实现方式，在训练过程中记录每一个池化操作的一个z*z的区域内输入的最大值的位置，这样在反池化的时候，就将最大值返回到其应该在的位置，其他位置的值补0。 relu: 卷积神经网络使用relu非线性函数来保证输出的feature map总是为正数。在反卷积的时候，也需要保证每一层的feature map都是正值，所以这里还是使用relu作为非线性激活函数。 反卷积过程： 卷积：...
卷积神经网络卷积层池化层全连接层理解
1、卷积层 作用：提取图像特征，学习卷积核权重，根据目标函数提取想要的特征 卷积核作用： 降维或者升维，实现跨通道的交互和信息整合以较小的参数代价加深加宽了深度学习网络层数，加入更多的非线性信息 2、池化层 作用： 特征不变性-使模型更加关注某些特征而不是具体位置，筛选重要特征特征降维-使得模型可以抽取更广范围特征防止过拟合发生 3、全连接层 作用： 全连接层相当于一个分类器，卷积层、池化层和激活层将原始数...
卷积神经网络kernel/filter/stride
【关于神经网络的学习】 【参考】：卷积核filter和kernal的区别 - 一杯明月 - 博客园 (cnblogs.com) 【参考】：(1条消息) 卷积神经网络的卷积核（kernel）、输入尺寸（input）、步长（stride）、填充（padding）关系_MAR-Sky的博客-CSDN博客_padding stride 卷积核 卷积使用“kernel”从输入图像中提取某些“特征”。kernel是一个矩...
卷积神经网络基本概念
卷积神经网络基本概念 1. 感受野2. 卷积核3. 特征图【feature map】4. 通道【channel】5. 填充【padding】6. 步长【stride】7. 池化【pooling】8. dropout 数字1处：一个圈表示一个神经元数字2处：一个圈表示一个神经元，圈的大小表示感受野的大小 1. 感受野 感受野：表示扫描图片的范围大小感受野越大，图片扫描的范围越大，感受野越小，图片扫描的范围越小...
菜菜学paddle第五篇：卷积神经网络概念深度解析
。因此，计算机视觉也通常被叫做机器视觉，其目的是建立能够从图像或者视频中“感知”信息的人工系统。 对人类来说，识别猫和狗是件非常容易的事。那么对计算机来说，如何让计算机也能像人一样看懂周围的世界呢？ 卷积神经网络的定义： 1、数学定义： “卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN）是一类包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络（Feedforward Neural N...
DRU-Net--一种用于医学图像分割的高效深度卷积神经网络
Title:DRU-NET: AN EFFICIENT DEEP CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK FOR MEDICAL IMAGE SEGMENTATION 摘要 本文的网络结构是受ResNet和DenseNet两个网络的启发而提出的。与ResNet相比本文的方法增加了额外的跳跃连接，但使用的模型参数要比DenseNet少的多。 基于先前的研究，由于其以多尺度方式捕获特征的能力，...
机器学习：卷积神经网络
卷积神经网络 卷积神经网络的结构及原理卷积层池化层激活函数全连接层反馈运算 使用MNIST数据集进行代码解析数据介绍实现流程代码实现 卷积神经网络的结构及原理 卷积层 卷积运算一个重要的特点就是：通过卷积运算，可以使原信号特征增强，并且降低噪音。 以二维为例，卷积核在二维平面上平移，对应位置相乘，得到一个新图像，即对图像的每个像素的邻域（邻域大小就是核的大小）加权求和得到该像素点的输出值。 池化层 通常使用...
深度可分离卷积神经网络与卷积神经网络
在学习语义分割过程中，接触到了深度可分离卷积神经网络，其是对卷积神经网络在运算速度上的改进，具体差别如下： 一些轻量级的网络，如mobilenet中，会有深度可分离卷积depthwise separable convolution，由depthwise(DW)和pointwise(PW)两个部分结合起来，用来提取特征feature map 相比常规的卷积操作，其参数数量和运算成本比较低 常规卷积操作 对于一...