CNN(卷积神经网络)的误差反传(error back propagation)中有一个非常关键的的步骤就是将某个卷积(Convolve)层的误差传到前一层的池化(Pool)层上,因为在CNN中是2D反传,与传统神经网络中的1D反传有点细节上的不同,下面通过一个简单的例子来详细分解一下这个反传步骤. 假设在一个CNN网络中,P代表某个池化层,K代表卷积核,C代表卷基层,首先来看一下前向(feed forward)计算,从一个池化层经过与卷积核(Kernel)的运算得到卷积层: 将前向计算的步骤进…

CNN(卷积神经网络)的误差反传(error back propagation)中有一个非常关键的的步骤就是将某个卷积(Convolve)层的误差传到前一层的池化(Pool)层上,因为在CNN中是2D反传,与传统神经网络中的1D反传有点细节上的不同,下面通过一个简单的例子来详细分解一下这个反传步骤. 假设在一个CNN网络中,P代表某个池化层,K代表卷积核,C代表卷基层,首先来看一下前向(feed forward)计算,从一个池化层经过与卷积核(Kernel)的运算得到卷积层: 将前向计算的步骤进…

一.两层神经网络(感知机) import numpy as np '''极简两层反传(BP)神经网络''' # 样本 X = np.array([[0,0,1],[0,1,1],[1,0,1],[1,1,1]]) y = np.array([0,0,1,1]) # 权值矩阵 初始化 Wi = 2 * np.random.random(3) - 1 for iter in range(10000): # 前向传播,计算误差 li = X lo = 1 / (1 + np.exp(-np.dot(l…

Caffe学习笔记(二):Caffe前传与反传.损失函数.调优 在caffe框架中,前传/反传(forward and backward)是一个网络中最重要的计算过程:损失函数(loss)是学习的驱动,类似于视频编码中的率失真代价,是衡量学习的程度,或者说,学习的目的是找到一个网络权重的集合,使得损失函数最小:Solver是通过协调网络的前向推断计算和反向计算来对参数进行更新,从而达到减小loss的目的. 下面将对forward and backward.loss.solver分别进行介绍. 1…

工具与环境: IDA7.0 JEB2.2.5 Nexus 5 Android 4.4 目录: 一:app简单分析与java层反编译 二: compatible.so反调试与反反调试 三: compatible.so注册jni函数分析 四: stub.so反调试与反反调试 五: stub.so注册jni函数分析 六: Assembly-CSharp.dll解密分析 七: libengine模块分析 八:总结 一:app简单分析与java层反编译 整体图: 1.最近在学习手游保护方面的技术,本文是学…

这道题也是借助大佬的帮助才成功,具体我们来看: 既然人家扫描发现后台目录有文件上传,我们也不能落后,顺便拿出了传说中的御剑,并进行一波扫描: 发现了几个比较有用的目录,特别是upload1.php跟upload2.php两个上传页面 我们先来访问upload1.php: 点击确定后是upload2.php,竟然是一片空白 不过中间好像有个上传的页面一闪而过,我们用burp抓包,来一页一页看页面 果然有这个页面,但是抓包的cookie引起了我们的注意: Cookie: uploadmd5=veri…

文件上传: 先抄一段:预定义变量$_FILES数组有5个内容:       $_FILES['userfile']['name']——客户端机器文件的原名称       $_FILES['userfile']['type']——文件的 MIME 类型       $_FILES['userfile']['size']——已上传文件的大小,单位为字节       $_FILES['userfile']['tmp_name']——文件被上传后在服务端储存的临时文件名       $_FILES['u…

作者:十岁的小男孩 目录 单层卷积核计算 三维卷积核计算 Padding=Valid&&Same 总结…

点赞功能分析 前台传递过来新闻id[new_id]和session[session内有用户ID和用户之间的信息]到后台 后台News数据库内用户和新闻是多对多的关系,查看第三张表中的内容,判读用户Id所对应的信息里有没有new_id,如果有则remove[取消点赞],否则增加一条点赞 obj = News.objects.get(new_id=id) b = obj.favor.filter(uid=request.session['uid']).count() if b: obj.remove…

一.卷积操作有两个问题: 1. 图像越来越小: 2. 图像边界信息丢失,即有些图像角落和边界的信息发挥作用较少.因此需要padding. 二.卷积核大小通常为奇数 1.一方面是为了方便same卷积padding对称填充,左右两边对称补零: 2.另一方面,奇数过滤器有中心像素,便于确定过滤器的位置.…