菜菜学paddle第四篇：改进卷积神经网络构建手写数字识别
前言： 在《菜菜学paddle第三篇》我们利用了卷积神经网络构建了手写数字识别，但是遗憾的是，它的准确率让人大跌眼镜，本以为是金刚钻，却泥土的活也干不了。原因出在什么地方呢？ 不同的深度学习任务需要有各自适宜的损失函数。手写数字识别是分类任务，使用均方误差作为分类任务的损失函数存在逻辑和效果上的缺欠。 本篇博文我们修改计算损失的函数，从均方误差（常用于回归问题F...
【解析】基于 卷积神经网络CNN 的 cat、dog、panda 分类 || 补充概念：滤波器、局部连接、权值共享、子采样 (汇聚层 || 池化层)
声明：仅学习使用喔~ Don’t judge. Just feel it. o(*￣3￣)o 解析的是上一篇文章（源代码也在里面喔~）：【整合】基于卷积神经网络CNN 的 cat、dog、panda 分类（同时我已经在里面指明 一些必要的 Python库 的版本以及 编译器的环境了） 同时，推荐阅读：建议收藏【整合】基于经典全连接神经网络的(cat、dog、panda分类)【步骤完备、图形完整】（求赞！整合...
【CNN】经典网络LeNet——最早发布的卷积神经网络之一
sed Learning Applied to Document Recognition》，对LeNet的架构做了详细的介绍，并对LeNet与其他算法做了详细的对比。并且这是第一篇通过反向传播成功训练卷积神经网络的研究。 一，介绍 LeNet主要的出现契机是手写数字的识别，并在邮政和银行发挥了非常重要的角色。但是，这个网络在当时流行度没那么高，但是知名度最高的还是MNIST数据集。 所有的都是黑白图。 对于L...
深度学习入门（三十四）卷积神经网络——DenseNet
深度学习入门（三十四）卷积神经网络——DenseNet 前言卷积神经网络——DenseNet教材1 从ResNet到DenseNet2 稠密块体3 过渡层4 DenseNet模型5 训练模型6 小结参考文献 前言 核心内容来自博客链接1博客连接2希望大家多多支持作者 本文记录用，防止遗忘 卷积神经网络——DenseNet 教材 ResNet极大地改变了如何参数化深层网络中函数的观点。 稠密连接网络（Dens...
PlotNeuralNet绘制卷积神经网络结构图
项目地址 目前有很多工具可以绘制卷积神经网络结构图，我在使用过程中发现PlotNeuralNet在配置好环境后使用起来较为方便，且绘制结果比较美观，该项目的地址为：PlotNeuralNet源代码。 不过我在Windows系统下实际使用过程中发现一些问题，因此对源代码进行了一些修改，修改后的项目地址为：lazyn的PlotNeuralNet，CSDN资源地址为卷积神经网络+网络结构+绘制网络结构图。 官方教...
机器学习知识经验分享之一：卷积神经网络介绍
文章目录 前言一、卷积神经网络的构成1.卷积层2.池化层3.激活函数4.批量归一化5.损失函数 二、卷积神经网络的特点总结 前言 本系列文章将对机器学习知识进行分享总结。便于大家从理论层面了解人工智能基础原理，从而更好的运用算法发论文写作以及实际应用。关注即免费获取大量人工智能学习资料。 一、卷积神经网络的构成 卷积神经网络主要由多种类型的网络层和多种类型的网络输出层组成。其中网络层包括通用的卷积层、池化层...
深度学习入门（三十）卷积神经网络——NiN
深度学习入门（三十）卷积神经网络——NiN 前言卷积神经网络——NiN课件网络中的网络NiN全连接层的问题NiN块NiN架构NiN Networks总结 教材1 NiN块2 NiN模型3 训练模型4 小结参考文献 前言 核心内容来自博客链接1博客连接2希望大家多多支持作者 本文记录用，防止遗忘 卷积神经网络——NiN 课件 网络中的网络NiN 全连接层的问题 卷积层需要较少的参数 c i × c o × k...
PyTorch搭建卷积神经网络（ResNet-50网络）进行图像分类实战（附源码和数据集）
一、实验数据准备 我们使用的是MIT67数据集，这是一个标准的室内场景检测数据集，一个有67个室内场景，每类包括80张训练图片和20张测试图片 读者可通过以下网址下载 但是数据集较大，下载花费时间较长，所以建议私信我发给你们 数据集 将下载的数据集解压，主要使用Image文件夹，这个文件夹一共包含6700张图片，还有它们标签的txt文件 大体流程分为以下几步 二、数据预处理和准备 1：数据集的读取 2：重载...
深度学习入门（二十七）卷积神经网络——LeNet
深度学习入门（二十七）卷积神经网络——LeNet 前言卷积神经网络——LeNet课件手写的数字识别MNIST总结 教材1 LeNet2 模型训练3 小结参考文献 前言 核心内容来自博客链接1博客连接2希望大家多多支持作者 本文记录用，防止遗忘 卷积神经网络——LeNet 课件 手写的数字识别 MNIST 50000个训练数据10000个测试数据图像大小28×2810类 总结 LeNet是早期成功的神经网络先...
深度学习入门（二十六）卷积神经网络——池化层
深度学习入门（二十六）卷积神经网络——池化层 前言卷积神经网络——池化层课件池化层二维最大池化填充、步幅和多个通道平均池化层总结 教材1 最大池化层和平均池化层2 填充和步幅3 多个通道4 小结 前言 核心内容来自博客链接1博客连接2希望大家多多支持作者 本文记录用，防止遗忘 卷积神经网络——池化层 课件 池化层 卷积对位置敏感 检测垂直边缘： 1像素的移位导致0输出 需要一定程度的平移不变性 照明，物体位...