卷积神经网络简介 卷积神经网络是多层感知机的变种,由生物学家休博尔和维瑟尔在早期关于猫视觉皮层的研究发展而来.视觉皮层的细胞存在一个复杂的构造,这些细胞对视觉输入空间的子区域非常敏感,我们称之为感受野. 通常神经认知机包含特征提取的采样元和抗变形的卷积元,采样元中涉及两个重要参数,即感受野与阈值参数,前者确定输入连接的数目,后者控制对特征子模式的反应程度.卷积神经网络可以看作神经认知机的推广. 卷积神经网络的特点 卷积神经网络成功的关键在于它采用了局部连接(传统神经网络中每个神经元与图片上每个像…

本文是对卷积神经网络的基础进行介绍,主要内容包含卷积神经网络概念.卷积神经网络结构.卷积神经网络求解.卷积神经网络LeNet-5结构分析.卷积神经网络注意事项. 一.卷积神经网络概念 上世纪60年代.Hubel等人通过对猫视觉皮层细胞的研究,提出了感受野这个概念.到80年代.Fukushima在感受野概念的基础之上提出了神经认知机的概念,能够看作是卷积神经网络的第一个实现网络,神经认知机将一个视觉模式分解成很多子模式(特征),然后进入分层递阶式相连的特征平面进行处理,它试图将视觉系统模型化,使其…

CNN一般结构 卷积层作用: 1) 提取不同维度的特征,组合不同维度特征,其本质是卷积核,因此,学习一个有效的总卷积核是训练卷积层主要工作 2)寻找不同位置,不同大小的特征 3) 根据卷积核参数计算上下层blob之前维度关系 input => conv => output: out = (W-F+2*P)/S + 1 W:input的尺寸 F:kernel的尺寸 S:步长 P:padding的数量 非线性层 控制对不同特征特征信号所应当作出的反应 如,RELU: \[f(x)=max(0,x)…

本文旨在总结一次从头开始训练CNN进行图像分类的完整过程(猫狗大战为例,使用Keras框架),免得经常遗忘.流程包括: 从Kaggle下载猫狗数据集: 利用python的os.shutil库,制作训练集和测试集: 快速开发一个小模型作为基准:(只要效果比随机猜略好即可,通常需要有一点过拟合) 根据基准表现进行改进,比如针对过拟合的图像增强.正则化等. 1 从Kaggle下载猫狗数据集 具体可参考 2 制作数据集 从Kaggle下载的猫狗数据集大概八百多兆,其中训练集包含25000张猫狗图,两类数…

训练模型时,很多事情一开始都无法预测.比如之前我们为了找出迭代多少轮才能得到最佳验证损失,可能会先迭代100次,迭代完成后画出运行结果,发现在中间就开始过拟合了,于是又重新开始训练. 类似的情况很多,于是我们想要实时监测训练动态,并能根据训练情况及时对模型采取一定的措施.Keras中的回调函数和tf的TensorBoard就是为此而生. Keras回调函数 回调函数(callbacks)是在调用fit时传入模型的一个对象,它在训练过程中的不同时间点都会被模型调用.它可以访问关于模型状态和性能的所…

上一节中,我们利用了预训练的VGG网络卷积基,来简单的提取了图像的特征,并用这些特征作为输入,训练了一个小分类器. 这种方法好处在于简单粗暴,特征提取部分的卷积基不需要训练.但缺点在于,一是别人的模型是针对具体的任务训练的,里面提取到的特征不一定适合自己的任务:二是无法使用图像增强的方法进行端到端的训练. 因此,更为常用的一种方法是预训练模型修剪 + 微调,好处是可以根据自己任务需要,将预训练的网络和自定义网络进行一定的融合:此外还可以使用图像增强的方式进行端到端的训练.仍然以VGG16为例,过…

上一节中,我们采用了一个自定义的网络结构,从头开始训练猫狗大战分类器,最终在使用图像增强的方式下得到了82%的验证准确率.但是,想要将深度学习应用于小型图像数据集,通常不会贸然采用复杂网络并且从头开始训练(training from scratch),因为训练代价高,且很难避免过拟合问题.相对的,通常会采用一种更高效的方法--使用预训练网络. 预训练网络的使用通常有两种方式,一种是利用预训练网络简单提取图像的特征,之后可能会利用这些特征进行其他操作(比如和文本信息结合以用于image capti…

不多说,直接上干货! 卷积神经网络(ConvolutionalNeural Networks,简称CNN)提出于20世纪60年代,由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. CNN是目前深度学习最大的一个流派,其应用优点在于避免了对图像的复杂前期预处理,可以直接处理原始图像.CNN核心在于“卷积”,传统机器学习中LBP.HOG等特征都可以看作是卷积的一种特殊形式,“卷积”以不同的参数来描述不同的抽象程度特征,更接近于原始图像的“特征抽象”. 如上图所示,利用…

参考, An Intuitive Explanation of Convolutional Neural Networks http://www.hackcv.com/index.php/archives/104/?hmsr=toutiao.io&utm_medium=toutiao.io&utm_source=toutiao.io CNN基础 CNN网络主要用于compute vision 对于图片输入而言,是一种极高维度的数据,比如分辨率1000*1000*3的图,可能会产生3 bil…

目录 I. 基础知识 II. 早期尝试 1. Neocognitron, 1980 2. LeCun, 1989 A. 概况 B. Feature maps & Weight sharing C. 网络设计 D. 实验 3. LeNet, 1998 III. 历史性突破:AlexNet, 2012 1. Historic 2. 困难之处 3. 选择CNN 4. 本文贡献 5. 网络设计 A. ReLU B. Training on Multiple GPUs C. Local Response…