FCN用卷积层代替FC层原因（转）

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FCN用卷积层代替FC层原因（转）

分类任务 CNN对于常见的分类任务,基本是一个鲁棒且有效的方法.例如,做物体分类的话,入门级别的做法就是利用caffe提供的alexnet的模型,然后把输出的全连接层稍稍修改称为自己想要的类别数,然后再根据实际需要修改网络模型(通常是瘦身).下面记录几个point. 关于crop 一般在训练的时候会利用两个手段做data augmentation,分别是mirror和crop.其中,mirror没什么特别,但是crop有一些东西我们需要了解. 在训练的时候,crop操作会在大图上随机切小图,然后…

FCN用卷积层代替FC层原因(转)

原博客连接 : https://www.cnblogs.com/byteHuang/p/6959714.html CNN对于常见的分类任务,基本是一个鲁棒且有效的方法.例如,做物体分类的话,入门级别的做法就是利用caffe提供的alexnet的模型,然后把输出的全连接层稍稍修改成为自己想要的类别数,然后再根据实际需要修改网络模型(通常是瘦身).下面记录几个Point. 关于Crop 一般在训练的时候会利用两个手段做data augmentation, 分别是mirror和crop.其中,mirr…

CNN 文本分类模型优化经验——关键点：加卷积层和FC可以提高精度，在FC前加BN可以加快收敛，有时候可以提高精度，FC后加dropout，conv_1d的input维度加大可以提高精度，但是到256会出现OOM。

network = tflearn.input_data(shape=[None, max_len], name='input') network = tflearn.embedding(network, input_dim=volcab_size, output_dim=32) network = conv_1d(network, 64, 3, activation='relu', regularizer="L2") network = max_pool_1d(network, 2)…

关于LeNet-5卷积神经网络 S2层与C3层连接的参数计算的思考？？？

https://blog.csdn.net/saw009/article/details/80590245 关于LeNet-5卷积神经网络 S2层与C3层连接的参数计算的思考??? 首先图1是LeNet-5的整体网络结构图图1 LeNet-5结构该神经网络共有7层(不计输入层),输入图像大小为32×32. 层编号特点:英文字母+数字英文字母代表以下一种: C→卷积层.S→下采样层(池化).F→全连接层数字代表当前是第几层,而非第几卷积层(池化层.ec) 术语解释:参数→权重w与偏置b 连…

全连接层（FC）与全局平均池化层（GAP）

在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转化成一维的一个向量,全连接层的每一个节点都与上一层每个节点连接,是把前一层的输出特征都综合起来,所以该层的权值参数是最多的.例如在VGG16中,第一个全连接层FC1有4096个节点,上一层POOL2是7*7*512 = 25088个节点,则该传输需要4096*25088个权值,需要耗很大的内存.又如下图: 最后的两列小圆球就是两个全连接层,在最后一层卷积结束后,进行了最后一次池化,输出了20个12*12的图像,然…

卷积层和BN层融合

常规的神经网络连接结构如下当网络训练完成, 在推导的时候为了加速运算, 通常将卷积层和 batch-norm 层融合, 原理如下 \[ \begin{align*} y_{conv} &= w \cdot x + b \\ y_{bn} &= \gamma \cdot \left (\frac{y_{conv} - E[x]}{\sqrt{Var[x] + \epsilon}} \right)+\beta \\ &= \gamma \cdot \left (\frac{wx+…

tensorflow的卷积和池化层（二）：记实践之cifar10

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…