全卷积神经网络中的crop层有什么用处，以及是如何实现的
1.卷积神经网络简介
卷积神经网络（Convolutional Neural Network,CNN）是一种前馈神经网络，它的人工神经元可以响应一部分覆盖范围内的周围单元，对于大型图像处理有出色表现。[1] 它包括卷积层(alternating convolutional layer)和池层(pooling layer)。
卷积神经网络是近年发展起来，并引起广泛重视的一种高效识别方法。20世纪60年代，Hubel和Wiesel在研究猫脑皮层中用于局部敏感和方向选择的神经元时发现其独特的网络结构可以有效地降低反馈神经网络的复杂性，继而提出了卷积神经网络（Convolutional Neural Networks-简称CNN）。现在，CNN已经成为众多科学领域的研究热点之一，特别是在模式分类领域，由于该网络避免了对图像的复杂前期预处理，可以直接输入原始图像，因而得到了更为广泛的应用。 K.Fukushima在1980年提出的新识别机是卷积神经网络的第一个实现网络。随后，更多的科研工作者对该网络进行了改进。其中，具有代表性的研究成果是Alexander和Taylor提出的“改进认知机”，该方法综合了各种改进方法的优点并避免了耗时的误差反向传播。
相关的描述可参考代码 caffe/src/caffe/layers/crop_layer.cpp 和 caffe/include/caffe/layers/crop_layer.hpp主要是全卷积时原始图像加了pad，比原图大一些，最后要把pad 裁剪掉。
1.卷积神经网络简介卷积神经网络（Convolutional Neural Network,CNN）是一种前馈神经网络，它的人工神经元可以响应一部分覆盖范围内的周围单元，对于大型图像处理有出色表现。[1] 它包括卷积层(alternating convolutional layer)和池层(pooling layer)。
卷积神经网络是近年发展起来，并引起广泛重视的一种高效识别方法。20世纪60年代，Hubel和Wiesel在研究猫脑皮层中用于局部敏感和方向选择的神经元时发现其独特的网络结构可以有效地降低反馈神经网络的复杂性，继而提出了卷积神经网络（Convolutional Neural Networks-简称CNN）。现在，CNN已经成为众多科学领域的研究热点之一，特别是在模式分类领域，由于该网络避免了对图像的复杂前期预处理，可以直接输入原始图像，因而得到了更为广泛的应用。 K.Fukushima在1980年提出的新识别机是卷积神经网络的第一个实现网络。随后，更多的科研工作者对该网络进行了改进。其中，具有代表性的研究成果是Alexander和Taylor提出的逗改进认知机地，该方法综合了各种改进方法的优点并避免了耗时的误差反向传播。
cnn卷积神经网络通俗理解
性质 卷积神经网络中卷积层间的连接被称为稀疏连接（sparse connection），即相比于前馈神经网络中的全连接，卷积层中的神经元仅与其相邻层的部分，而非全部神经元相连。具体地，卷积神经网络第l层特征图中的任意一个像素（神经元）都仅是l-1层中卷积核所定义的感受野内的像素的线性组合。卷积神经网络的...
神经网络包括卷积层,还包括哪些层
1、卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork，CNN）是一种前馈神经网络，它的人工神经元可以响应一部分覆盖范围内的周围单元，对于大型图像处理有出色表现。2、卷积神经网络的基本结构由以下几个部分组成：输入层，卷积层，池化层，激活函数层和全连接层。3、目前的卷积神经网络一般是由卷积层、汇聚层和全...
卷积神经网络通俗易懂篇
在深度学习的快速发展中，卷积神经网络(CNN)在计算机视觉领域的影响力不可忽视。本文将深入解析CNN的原理，涉及卷积层、池化层的关键概念，包括步长、pad和卷积核大小等。首先，让我们从一个直观的例子开始，想象一个用于手写数字识别的CNN，输入为32x32x3的图片，经过一系列处理，最后输出10个类别概率。...
卷积神经网络的结构
连接性 卷积神经网络中卷积层间的连接被称为稀疏连接（sparse connection），即相比于前馈神经网络中的全连接，卷积层中的神经元仅与其相邻层的部分，而非全部神经元相连。具体地，卷积神经网络第l层特征图中的任意一个像素都仅是l-1层中卷积核所定义的感受野内的像素的线性组合。卷积神经网络的稀疏连接...
卷积神经网络中的参数量和计算量
在设计卷积神经网络的时候，需要考虑网络的大小，即参数量和计算量，参数量指的是卷积核中的参数的数量，计算量指的是卷积神经网络执行数值运算的次数。由于参数共享，参数量只与feature map的数量有关，而与feature map的大小无关，计算量与二者都有关。 常用的卷积...
卷积神经网络(CNN)
深度探索：卷积神经网络的奥秘与应用 卷积神经网络（CNN），作为深度学习中的明珠，是图像、语音和自然语言处理领域的关键工具。它以独特的结构和功能，为我们揭示了从原始数据中提取特征的高效路径。CNN的核心结构由输入层、卷积层和预处理环节构成，每一层都肩负着特定的使命。卷积层：特征提取的魔术师 ...
卷积神经网络通俗理解
卷积神经网络(CNN)-输入层 ①CNN的输入层的输入格式保留了图片本身的结构。②对于黑白的28×28的图片，CNN的输入是一个28×28的二维神经元。③对于RGB格式的28×28图片，CNN的输入则是一个3×28×28的三维神经元（RGB中的每一个颜色通道都有一个28×28的矩阵）2）卷积神经网络(CNN)-卷积层 感受...
cnn是什么意思啊
CNN的全称是"Convolutional Neural Network"(卷积神经网络)。而神经网络是一种模仿生物神经网络（动物的中枢神经系统，特别是大脑）结构和功能的数学模型或计算模型。神经网络由大量的人工神经元组成，按不同的连接方式构建不同的网络。CNN是其中的一种，还有GAN(生成对抗网络)，RNN（递归神经网络）等，神经...
卷积神经网络包括哪几层
卷积神经网络中每层卷积层由若干卷积单元组成，每个卷积单元的参数都是通过反向传播算法最佳化得到的。卷积神经网络中卷积层间的连接被称为稀疏连接（sparse connection），即相比于前馈神经网络中的全连接，卷积层中的神经元仅与其相邻层的部分，而非全部神经元相连。卷积神经网络通俗理解卷积神经网络是一类...
cnn是什么意思
CNN的意思是指卷积神经网络。卷积神经网络是一种深度学习的算法，主要用于图像处理和计算机视觉领域。以下是详细的解释：1.CNN的基本原理 卷积神经网络通过采用卷积核对输入图像进行特征提取。这些卷积核能够在图像中滑动并捕捉局部特征，如边缘、纹理等。通过这种方式，CNN能够自动学习和识别图像中的模式。2....
平美辣椒： crop层主要目的是消除第一层卷积中加入的100padding所带来的影响,就是将那一部分padding在后面feature map中的对应位置裁减掉了.
柏乡县19330998509： 神经网络(深度学习)的几个基础概念 - ？
平美辣椒： 从广义上说深度学习的网络结构也是多层神经网络的一种.传统意义上的多层神经网络是只有输入层、隐藏层、输出层.其中隐藏层的层数根据需要而定,没有明确的理论推导来说明到底多少层合适.而深度学习中最著名的卷积神经网络CNN,在原来多层神经网络的基础上,加入了特征学习部分,这部分是模仿人脑对信号处理上的分级的.具体操作就是在原来的全连接的层前面加入了部分连接的卷积层与降维层,而且加入的是一个层级.输入层 - 卷积层 -降维层 -卷积层 - 降维层 -- .... -- 隐藏层 -输出层简单来说,原来多层神经网络做的步骤是:特征映射到值.特征是人工挑选.深度学习做的步骤是 信号->特征->值. 特征是由网络自己选择.
柏乡县19330998509： 什么是激励函数 - ？
平美辣椒： 激励函数本词条由“科普中国”百科科学词条编写与应用工作项目审核贡献者齐臣杰详情神经网络中的每个节点接受输入值,并将输入值传递给下一层,输入节点会将输入属性值直接传递给下一层(隐层或输出层).在神经网络中,隐层和输出层节点的输入和输出之间具有函数关系,这个函数称为激励函数.常见的激励函数有:线性激励函数、阈值或阶跃激励函数、S形激励函数、双曲正切激励函数和高斯激励函数等.
柏乡县19330998509： 卷积神经网络每层提取的特征是什么样的 - ？
平美辣椒： 卷积神经网络是一个多层的神经网络,每层由多个二维平面组成,而每个平面由多个独立神经元组成. 图:卷积神经网络的概念示范:输入图像通过和三个可训练的滤波器和可加偏置进行卷积,滤波过程如图一,卷积后在c1层产生三个特征...
柏乡县19330998509： 卷积神经网络pooling层有什么用 - ？
平美辣椒： pooling 理论在于,图像中相邻位置的像素是相关的.对一幅图像每隔一行采样,得到的结果依然能看. 经过一层卷积以后,输入的图像尺寸变化不大,只是缩小了卷积核-1.根据相邻数据的相关性,在每个nxn区域内,一般2x2,用一个数代表原来的4个数,这样能把数据缩小4倍,同时又不会损失太多信息. 一副24*24的图像.用5*5卷积核卷积,结果是20*20(四周各-2),经过2*2池化,变成10*10.通过池化,数据规模进一步缩小,训练所需时间从而降低.
柏乡县19330998509： 卷积神经网络为什么最后接一个全连接层 - ？
平美辣椒： 在常见的卷积神经网络的最后往往会出现一两层全连接层,全连接一般会把卷积输出的二维特征图(feature map)转化成(N*1)一维的一个向量 全连接的目的是什么呢?因为传统的端到到的卷积神经网络的输出都是分类(一般都是一个概率值...
柏乡县19330998509： 如何通过人工神经网络实现图像识别 - ？
平美辣椒： 神经网络实现图像识别的过程很复杂.但是大概过程很容易理解.我也是节选一篇图像识别技术的文章,大概说一下.图像识别技术主要是通过卷积神经网络来实现的.这种神经网络的优势在于,它利用了“同一图像中相邻像素的强关联性和强...
柏乡县19330998509： 什么是卷积神经网络?为什么它们很重要 - ？
平美辣椒： 卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)是一种前馈神经网络,它的人工神经元可以响应一部分覆盖范围内的周围单元,对于大型图像处理有出色表现.[1] 它包括卷积层(alternating convolutional layer)和池层(pooling layer). ...
