卷积神经网络参数设置
卷积神经网络参数解析
（1-2）将训练数据分块，做成批(batch training)训练可以将多个训练数据元的loss function求和，使用梯度下降法，最小化 求和后的loss function ，进而对神经网络的参数进行优化更新 （2）一次迭代：包括前向传播计算输出向量、输出向量与label的loss计算和后向传播求...
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...
卷积神经网络用全连接层的参数是怎么确定的?
卷积神经网络用全连接层的参数确定：卷积神经网络与传统的人脸检测方法不同，它是通过直接作用于输入样本，用样本来训练网络并最终实现检测任务的。它是非参数型的人脸检测方法，可以省去传统方法中建模、参数估计以及参数检验、重建模型等的一系列复杂过程。本文针对图像中任意大小、位置、姿势、方向、肤色...
magic6参数
Magic6参数是一种在深度学习和计算机视觉领域中常用的超参数设置，特指在卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNNs）中的一系列关键参数配置。这些参数的选择对于模型的性能、训练速度和收敛效果具有重要影响。在详细解释Magic6参数之前，首先需要了解卷积神经网络的基本工作原理。CNNs通过模拟人脑视觉...
core添加网络参数
1. 增加层数：通过在现有层之间添加新的隐藏层，我们可以引入新的权重和偏置参数。这些新层可以帮助网络学习更抽象的特征表示。2. 增加每层的神经元数量：在每一层中增加更多的神经元也会增加参数数量。这样做可以让网络在同一层内捕获更多的特征组合。3. 使用更复杂的网络结构：例如，卷积神经网络（CN...
卷积层在神经网络中如何运算?
2.2 卷积层在神经网络中的运算 了解完单个卷积是如何计算的之后,我们就可以从神经网络的角度来看‘卷积层’的运算过程了。下图展示的是输入三通图像(8*8*3)经一层卷积结构,输出两通特征图(8*8*2)的计算过程: 卷积参数:input_shape=(8,8,3),kernelsize=(3,3),padding=‘same’,stride=1,output_shape=...
卷积神经网络 用笔框住的那些参数什么意思 下面的(7×7 con,64,\/2...
7×7 conv指的是卷积层，卷积核的大小为7×7；64 指的是卷积核的个数；pool，\/2指的是降采样到一半大小，例如224×224到112×112
地震去噪新探索(二)——无监督卷积神经网络调优实战
前期的参数设置包括：使用10000个28*28的训练小块，训练epoch：5，学习率：0.001，优化器：tf.train.AdamOptimizer(learn).minimize(cost)，LOSS函数：tf.nn.sigmoid_cross_entropy_with_logits(labels=targets_, logits=logits_)，cost = tf.reduce_mean(loss)网络结构图为：训练损失曲线：1.归一化...
一文看懂卷积神经网络-CNN(基本原理+独特价值+实际应用)
现在随随便便一张图片都是 1000×1000 像素以上的, 每个像素都有RGB 3个参数来表示颜色信息。 假如我们处理一张 1000×1000 像素的图片,我们就需要处理3百万个参数! 1000×1000×3=3,000,000 这么大量的数据处理起来是非常消耗资源的,而且这只是一张不算太大的图片! 卷积神经网络 – CNN 解决的第一个问题就...
卷积神经网络的数学推导及简单实现
先来看一个网络：这是一个简单的CNN的前半部分，不包含全连接层，而且已有一个卷积层和一个池化层，卷积核大小是2X2，步长1，Padding为0，Pooling操作为Max Pooling，大小同样是2x2 先来看正向的计算，卷积操作就没什么好说的了，不了解的可以随便百度一下，下面直接写公式：是节点 的加权输入， ...
北市区奥美回答： 调整cnn网络结构需要增加或者减少layer的层数,并且更改layer的类型,比如在现有的conv层和pooling层后面继续增加conv层和pooling层,目的是为了提取更高层次的特征.当然你也可以增加全连接层数目(那么做训练会变慢--、),修改激活函数和填充器类型.建议你还是使用caffe中自带的cifar10_quick和caffenet进行训练,然后针对你的数据修改相应的网络参数和solver参数.
载脉18764252725问： 卷积神经网络是如何反向调整参数的? - ？
北市区奥美回答： 参数调整流程: 1. 计算loss--loss是根据网络输入值和真实值求解获得,与网络参数有关2. 根据loss使用梯度下降法进行反向传播--梯度下降的BP算法,参考微积分链式求导法则. 结束.. 可以追问的~~
载脉18764252725问： 如何使用TensorFlow实现卷积神经网络 - ？
北市区奥美回答： 没有卷积神经网络的说法,只有卷积核的说法.电脑图像处理的真正价值在于:一旦图像存储在电脑上,就可以对图像进行各种有效的处理.如减小像素的颜色值,可以解决曝光过度的问题,模糊的图像也可以进行锐化处理,清晰的图像可以使...
载脉18764252725问： 如何调整一个不收敛的卷积神经网络 - ？
北市区奥美回答： 卷积神经网络有以下几种应用可供研究: 1、基于卷积网络的形状识别 物体的形状是人的视觉系统分析和识别物体的基础,几何形状是物体的本质特征的表现,并具有平移、缩放和旋转不变等特点,所以在模式识别领域,对于形状的分析和识别...
载脉18764252725问： 卷积神经网络tensorflow怎么读取图像 - ？
北市区奥美回答： 卷积神经网络(convolutionalneuralnetwork,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)的概...
载脉18764252725问： 怎样用python构建一个卷积神经网络 - ？
北市区奥美回答： 用keras框架较为方便 首先安装anaconda,然后通过pip安装keras 以下转自wphh的博客.#coding:utf-8''' GPU run command: THEANO_FLAGS=mode=FAST_RUN,device=gpu,floatX=float32 python cnn.py CPU run command: python cnn.py2016....
载脉18764252725问： 卷积神经网络每层提取的特征是什么样的 - ？
北市区奥美回答： 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...
载脉18764252725问： 卷积神经网络每层的节点数怎么确定 - ？
北市区奥美回答： 一般都是定了一个固定的核的,例如你29*29的图片,就用5*5的核. 这些都是经验. 当然你也可以用大些的. 然后核的具体的值,就是要训练出来的,核的初始化的话,若果你的输入是0-1之前,那么核值也可以初始化在0-1之间,不会有太大的误差. 《神经网络之家》专讲神经网络这一块
载脉18764252725问： 卷积神经网络 连接表是怎么定义的 - ？
北市区奥美回答： 卷积神经网络就是将图像处理中的二维离散卷积运算和人工神经网络相结合.这种卷积运算可以用于自动提取特征,而卷积神经网络也主要应用于二维图像的识别.“深”的问题是一个不确定的概念,多少算深?有人认为除了输入层和输出层以...
