如何理解卷积神经网络中的权值共享
通过设置param {name : xxx}参数，如果名字相同就共享，不相同就不共享
所谓的权值共享就是说，给一张输入图片，用一个filter去扫这张图，filter里面的数就叫权重，这张图每个位置是被同样的filter扫的，所以权重是一样的，也就是共享。 这么说可能还不太明白，如果你能理解什么叫全连接神经网络的话，那么从一个尽量减少参数个数的角度去理解就可以了。 对于一张输入图片，大小为W*H，如果使用全连接网络，生成一张X*Y的feature map，需要W*H*X*Y个参数，如果原图长宽是10^2级别的，而且XY大小和WH差不多的话，那么这样一层网络需要的参数个数是10^8~10^12级别。 这么多参数肯定是不行的，那么我们就想办法减少参数的个数对于输出层feature map上的每一个像素，他与原图片的每一个像素都有连接，每一个链接都需要一个参数。但注意到图像一般都是局部相关的，那么如果输出层的每一个像素只和输入层图片的一个局部相连，那么需要参数的个数就会大大减少。假设输出层每个像素只与输入图片上F*F的一个小方块有连接，也就是说输出层的这个像素值，只是通过原图的这个F*F的小方形中的像素值计算而来，那么对于输出层的每个像素，需要的参数个数就从原来的W*H减小到了F*F。如果对于原图片的每一个F*F的方框都需要计算这样一个输出值，那么需要的参数只是W*H*F*F，如果原图长宽是10^2级别，而F在10以内的话，那么需要的参数的个数只有10^5~10^6级别，相比于原来的10^8~10^12小了很多很多。
权值共享的通俗理解就是整张图片或者整组feature map共用一个卷积核，卷积核在图片上慢慢滑动，所以图片上每个区域都是利用了卷积核内的参数，这就是权值共享。卷积神经网络通俗理解
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 Networks），是深度学习（deep learning）的代表算法之一。卷积神经网络具有表征学习（representation learning）能力，能够按其阶层结构对输入信息进行平移不变分类（shift-invariant classificati...
什么是卷积神经网络
卷积神经网络是一种深度学习的算法模型，特别适用于处理图像、视频等二维数据。这是一种包含卷积计算的深度神经网络。卷积神经网络主要由输入层、卷积层、激活层、池化层和全连接层等组成。其独特之处在于，卷积层能够捕捉图像的局部特征。这一功能得益于卷积核的使用，这些卷积核在输入数据上执行卷积操作，...
cnn卷积神经网络通俗理解
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 Networks），是深度学习（deep learning）的代表算法之一。对卷积神经网络的研究始于二十世纪80至90年代，时间延迟网络和LeNet-5是最早出现的卷积神经网络；在二十一世纪后，随着深度学习...
卷积神经网络通俗理解
卷积神经网络是一类包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络，是深度学习的代表算法之一 。卷积神经网络具有表征学习能力，能够按其阶层结构对输入信息进行平移不变分类，因此也被称为“平移不变人工神经网络。卷积神经网络仿造生物的视知觉机制构建，可以进行监督学习和非监督学习，其隐含层内的卷积核参数共享...
卷积神经网络通俗理解
卷积神经网络通俗理解如下：卷积神经网络(CNN)-结构 ①CNN结构一般包含这几个层：输入层：用于数据的输入 卷积层：使用卷积核进行特征提取和特征映射 激励层：由于卷积也是一种线性运算，因此需要增加非线性映射 池化层：进行下采样，对特征图稀疏处理，减少数据运算量。全连接层：通常在CNN的尾部进行重新...
什么是卷积神经网络?为什么它们很重要
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...
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（sparseconnection），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包含...
CNN什么意思
卷积神经网络是一种深度学习的算法，主要用于处理图像相关的任务。以下是关于CNN的详细解释：一、CNN的基本构成 CNN主要由输入层、卷积层、池化层、全连接层等组成。其中，卷积层和池化层的组合可以有多组，从而形成深度网络。二、卷积层的作用 卷积层是CNN的核心部分，主要负责提取输入图像的特征。通过...
什么是卷积神经网络cnn
卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是一种专门用于处理具有类似网格结构数据的深度学习模型，例如图像、语音信号等。CNN模型由多个卷积层、池化层和全连接层组成，具有高效处理网格结构数据的能力，在图像分类、语音识别、自然语言处理等领域都取得了显著的成果。CNN模型的设计灵感来自于生物视觉...
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...
司马月龙珠： 用局部连接而不是全连接,同时权值共享.局部连接的概念参考局部感受域,即某个视神经元仅考虑某一个小区域的视觉输入,因此相比普通神经网络的全连接层(下一层的某一个神经元需要与前一层的所有节点连接),卷积网络的某一个卷积...
北关区13872448312： 如何理解卷积神经网络中的权值共享 - ？
司马月龙珠： 简单谈谈自己的理解吧.池化:把很多数据用最大值或者平均值代替.目的是降低数据量.卷积:把数据通过一个卷积核变化成特征,便于后面的分离.计算方式与信号系统中的相同.
北关区13872448312： 局部感受野 权值共享来自于哪里 - ？
司马月龙珠： 一般地,C层为特征提取层,每个神经元的输入与前一层的局部感受野相连,并提取该局部的特征,一旦该局部特征被提取后,它与其他特征间的位置关系也随之确定下来;S层是特征映射层,网络的每个计算层由多个特征映射组成,每个特征映射为一个平面,平面上所有神经元的权值相等.特征映射结构采用影响函数核小的sigmoid函数作为卷积网络的激活函数,使得特征映射具有位移不变性.此外,由于一个映射面上的神经元共享权值,因而减少了网络自由参数的个数,降低了网络参数选择的复杂度.卷积神经网络中的每一个特征提取层(C-层)都紧跟着一个用来求局部平均与二次提取的计算层(S-层),这种特有的两次特征提取结构使网络在识别时对输入样本有较高的畸变容忍能力.
北关区13872448312： 现阶段在图像语义分割方面,哪些神经网络算法比较流行 - ？
司马月龙珠： 卷积神经网络以其局部权值共享的特殊结构在语音识别和图像处理方面有着独特的优越性,其布局更接近于实际的生物神经网络,权值共享降低了网络的复杂性,特别是多维输入向量的图像可以直接输入网络这一特点避免了特征提取和分类过程中数据重建的复杂度.
北关区13872448312： 假设面试官什么都不懂,详细解释cnn的原理 - ？
司马月龙珠： 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...
北关区13872448312： 神经网络中进行多次权值训练中的“训练”如何理解 - ？
司马月龙珠： 训练过程就是改变权值的过程,改变权值目的是使网络的预测性能达到最佳.
北关区13872448312： tensorflow中cnn在图像处理中怎么变化的… - ？
司马月龙珠： 卷积神经网络(convolutional neural network, CNN),最早是19世纪60年代,生物学家对猫视觉皮层研究发现:每个视觉神经元只会处理一小块区域是视觉图像,即感受野.后来到了80年代,日本科学家提出了神经认知机(Neocognitron)的...
北关区13872448312： 神经网络权值怎么确定? - ？
司马月龙珠： 神经网络的权值是通过对网络的训练得到的.如果使用MATLAB的话不要自己设定,newff之后会自动赋值.也可以手动:net.IW{}= ; net.bias{}=.一般来说输入归一化,那么w和b取0-1的随机数就行.神经网络的权值确定的目的是为了让神经网...
