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…

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…

一.前述 本文讲述池化层和经典神经网络中的架构模型. 二.池化Pooling 1.目标 降采样subsample,shrink(浓缩),减少计算负荷,减少内存使用,参数数量减少(也可防止过拟合)减少输入图片大小(降低了图片的质量)也使得神经网络可以经受一点图片平移,不受位置的影响(池化后相当于把图片上的点平移了)正如卷积神经网络一样,在池化层中的每个神经元被连接到上面一层输出的神经元,只对应一小块感受野的区域.我们必须定义大小,步长,padding类型池化神经元没有权重值,它只是聚合输入根据取最…

1.池化层的作用 在卷积神经网络中,卷积层之间往往会加上一个池化层.池化层可以非常有效地缩小参数矩阵的尺寸,从而减少最后全连层中的参数数量.使用池化层即可以加快计算速度也有防止过拟合的作用. 2.为什么max pooling要更常用? 通常来讲,max-pooling的效果更好,虽然max-pooling和average-pooling都对数据做了下采样,但是max-pooling感觉更像是做了特征选择,选出了分类辨识度更好的特征,提供了非线性,根据相关理论,特征提取的误差主要来自两个方面:(1…

一.前向计算和反向传播数学过程讲解…

卷积神经网络(CNN)由输入层.卷积层.激活函数.池化层.全连接层组成,即INPUT-CONV-RELU-POOL-FC (1)卷积层:用它来进行特征提取,如下: 输入图像是32*32*3,3是它的深度(即R.G.B),卷积层是一个5*5*3的filter(感受野),这里注意:感受野的深度必须和输入图像的深度相同.通过一个filter与输入图像的卷积可以得到一个28*28*1的特征图,上图是用了两个filter得到了两个特征图: 我们通常会使用多层卷积层来得到更深层次的特征图.如下: 关于卷积的…

4.1卷积神经网络 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 1.9池化层 优点 池化层可以缩减模型的大小,提高计算速度,同时提高所提取特征的鲁棒性. 池化层操作 池化操作与卷积操作类似,但是池化操作是保留池化窗口在扫过原始图像中时的最大值.注意:每个信道都在其单独的信道中执行池化操作. 其维度公式也满足公式: \[\lfloor\frac{(n+2p-f)}{s}+1\rfloor*\lfloor\frac{(n+2p-f)}{s}+1\rfloor\] 其中n为原始图像大小,p…

来看上图的简单CNN: 从39x39x3的原始图像 不填充且步长为1的情况下经过3x3的10个filter卷积后 得到了 37x37x10的数据 不填充且步长为2的情况下经过5x5的20个filter卷积后 得到了 17x17x20的数据 不填充且步长为2的情况下经过5x5的40个filter卷积后 得到了 7x7x40的最终结果 将7x7x40的卷积层全部展开作为输入特征,建立一个输入层单元数为1960的神经网络即可 卷积神经网络常见的结构: 1.Conv卷积层如上图所见 2.Pool池化层…

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,…

CNN神经网络架构至少包含一个卷积层 (tf.nn.conv2d).单层CNN检测边缘.图像识别分类,使用不同层类型支持卷积层,减少过拟合,加速训练过程,降低内存占用率. TensorFlow加速所有不同类弄卷积层卷积运算.tf.nn.depthwise_conv2d,一个卷积层输出边接到另一个卷积层输入,创建遵循Inception架构网络 Rethinking the Inception Architecture for Computer Vision https://arxiv.org/ab…