在tensorflow中的卷积和池化层(一)和各种卷积类型Convolution这两篇博客中,主要讲解了卷积神经网络的核心层,同时也结合当下流行的Caffe和tf框架做了介绍,本篇博客将接着tensorflow中的卷积和池化层(一)的内容,继续介绍tf框架中卷积神经网络CNN的使用. 因此,接下来将介绍CNN的入门级教程cifar10\100项目.cifar10\100 数据集是由Alex Krizhevsky.Vinod Nair和Geoffrey Hinton收集的,这两个数据集都是从800…

一.前向计算和反向传播数学过程讲解…

在官方tutorial的帮助下,我们已经使用了最简单的CNN用于Mnist的问题,而其实在这个过程中,主要的问题在于如何设置CNN网络,这和Caffe等框架的原理是一样的,但是tf的设置似乎更加简洁.方便,这其实完全类似于Caffe的python接口,但是由于框架底层的实现不一样,tf无论是在单机还是分布式设备上的实现效率都受到一致认可. CNN网络中的卷积和池化层应该怎么设置呢?tf相应的函数是什么?具体的tutorial地址参见Tensorflow中文社区. 卷积(Convolution)…

参考:https://blog.csdn.net/kyang624823/article/details/78633897 卷积层 池化层反向传播: 1,CNN的前向传播 a)对于卷积层,卷积核与输入矩阵对应位置求积再求和,作为输出矩阵对应位置的值.如果输入矩阵inputX为M*N大小,卷积核为a*b大小,那么输出Y为(M-a+1)*(N-b+1)大小.  b)对于池化层,按照池化标准把输入张量缩小. c)对于全连接层,按照普通网络的前向传播计算. 2,CNN反向传播的不同之处: 首先要注意的是…

Plese see this answer for a detailed example of how tf.nn.conv2d_backprop_input and tf.nn.conv2d_backprop_filter in an example. In tf.nn, there are 4 closely related 2d conv functions: tf.nn.conv2d tf.nn.conv2d_backprop_filter tf.nn.conv2d_backprop_i…

padding的规则 ·        padding=‘VALID’时,输出的宽度和高度的计算公式(下图gif为例) 输出宽度:output_width = (in_width-filter_width+1)/strides_width  =(5-3+1)/2=1.5[向上取整=2] 输出高度:output_height = (in_height-filter_height+1)/strides_height  =(5-3+1)/2=1.5[向上取整=2] 输出的形状[1,2,2,1] imp…

池化层的作用如下-引用<TensorFlow实践>: 池化层的作用是减少过拟合,并通过减小输入的尺寸来提高性能.他们可以用来对输入进行降采样,但会为后续层保留重要的信息.只使用tf.nn.conv2d来减小输入的尺寸也是可以的,但是池化层的效率更高. 常见的TensorFlow提供的激活函数如下:(详细请参考http://www.tensorfly.cn/tfdoc/api_docs/python/nn.html) 1.tf.nn.max_pool(value, ksize, strides,…

这里使用的数据集仍然是CIFAR-10,由于之前写过一篇使用AlexNet对CIFAR数据集进行分类的文章,已经详细介绍了这个数据集,当时我们是直接把这些图片的数据文件下载下来,然后使用pickle进行反序列化获取数据的,具体内容可以参考这里:第十六节,卷积神经网络之AlexNet网络实现(六) 与MNIST类似,TensorFlow中也有一个下载和导入CIFAR数据集的代码文件,不同的是,自从TensorFlow1.0之后,将里面的Models模块分离了出来,分离和导入CIFAR数据集的代码在…

如果你可视化CNN的各层级结构,你会发现里面的每一层神经元的激活态都对应了一种特定的信息,越是底层的,就越接近画面的纹理信息,如同物品的材质. 越是上层的,就越接近实际内容(能说出来是个什么东西的那些信息),如同物品的种类. 网络结构 卷积层->池化层->卷积层->池化层->全连接层->Softmax分类器 卷积层激活函数使用relu 卷积层relu激活,偏置项使用极小值初始化,防止Relu出现死亡节点 全连接层激活函数使用relu 池化层模式使用SAME,所以stride取…

TensorFlow:官方文档 TensorFlow:项目地址 本篇列出文章对于全零新手不太合适,可以尝试TensorFlow入门系列博客,搭配其他资料进行学习. Keras使用tf.Session训练方法教程 一.API介绍 基础操作列表 『TensorFlow』0.x_&_1.x版本框架改动汇总 『TensorFlow』函数查询列表_数值计算 『TensorFlow』函数查询列表_张量属性调整 『TensorFlow』简单的数学计算 『TensorFlow』变量初始化 常用基础操作 『Ten…