目录 写在前面 全连接层与Softmax回顾 加权角度 模板匹配 几何角度 Softmax的作用 总结 参考 博客:blog.shinelee.me | 博客园 | CSDN 写在前面 这篇文章将从3个角度:加权.模版匹配与几何来理解最后一层全连接+Softmax.掌握了这3种视角,可以更好地理解深度学习中的正则项.参数可视化以及一些损失函数背后的设计思想. 全连接层与Softmax回顾 深度神经网络的最后一层往往是全连接层+Softmax(分类网络),如下图所示,图片来自StackExchan…

哈哈哈,又到了讲段子的时间 准备好了吗? 今天要说的是CNN最后一层了,CNN入门就要讲完啦..... 先来一段官方的语言介绍全连接层(Fully Connected Layer) 全连接层常简称为 FC,它是可能会出现在 CNN 中的.一个比较特殊的结构:从名字就可以大概猜想到.FC 应该和普通层息息相关,事实上也正是如此.直观地说.FC 是连接卷积层和普通层的普通层,它将从父层(卷积层)那里得到的高维数据铺平以作为输入.进行一些非线性变换(用激活函数作用).然后将结果输进跟在它后面的各个普通…

原文地址:https://baijiahao.baidu.com/s?id=1590121601889191549&wfr=spider&for=pc 今天要说的是CNN最后一层了,CNN入门就要讲完啦..... 先来一段官方的语言介绍全连接层(Fully Connected Layer) 全连接层常简称为 FC,它是可能会出现在 CNN 中的.一个比较特殊的结构:从名字就可以大概猜想到.FC 应该和普通层息息相关,事实上也正是如此.直观地说.FC 是连接卷积层和普通层的普通层,它将从父层…

初学tensorflow,参考了以下几篇博客: soft模型 tensorflow构建全连接神经网络 tensorflow构建卷积神经网络 tensorflow构建卷积神经网络 tensorflow构建CNN[待学习] 全连接+各种优化[待学习] BN层[待学习] 先解释以下MNIST数据集,训练数据集有55,000 条,即X为55,000 * 784的矩阵,那么Y为55,000 * 10的矩阵,每个图片是28像素*28像素,带有标签,Y为该图片的真实数字,即标签,每个图片10个数字,1所在位置…

转自:https://www.jianshu.com/p/88bb976ccbd9 1.全连接示例: 2.softmax softmax输入层应和输出层(输出维度与类别数一致)纬度一样,如果不一样,就在输入和softmax层之间进行一层全连接层.…

如下图:(图片来自StackExchange) 强化说明全连接层: 1.通常将网络最后一个全连接层的输入,即上面的x \mathrm{x}x,视为网络从输入数据提取到的特征. 2. 强化说明softmax:…

本节涉及: 身份证问题 单层网络的模型 多层全连接神经网络 激活函数 tanh 身份证问题新模型的代码实现 模型的优化 一.身份证问题 身份证号码是18位的数字[此处暂不考虑字母的情况],身份证倒数第2个数字代表着性别. 奇数,代表男性,偶数,代表女性 假设事先不知道这个规则,但收集了足够多的身份证及相应的性别信息.希望通过神经网络来找到这个规律 分析: 显然,身份证号可以作为神经网络的输入,而持有者的性别即是神经网络计算结果的目标值,所以,我们有完备的训练数据 性别有男女,显然是一个二分类问题…

博客断更了一周,干啥去了?想做个聊天机器人出来,去看教程了,然后大受打击,哭着回来补TensorFlow和自然语言处理的基础了.本来如意算盘打得挺响,作为一个初学者,直接看项目(不是指MINIST手写数字识别这种),哪里不会补哪里,这样不仅能学习到TensorFlow和算法知识,还知道如何在具体项目中应用,学完后还能出来一个项目.是不是要为博主的想法双击666?图样! 现在明白了什么叫基础不牢地动山摇,明白了什么叫步子太大直接就放弃,明白了我是适合循序渐进的学习,暂时不适合对着项目直接干. 同时…

# -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Sun Mar 4 09:21:41 2018 @author: markli """ import numpy as np; def ReLU(x): return max(0,x); def logistic(x): return 1/(1 + np.exp(-x)); def logistic_derivative(x): return logistic(x)*(…

前馈神经网络 前馈神经网络(feedforward neural network)是最朴素的神经网络,通常我们所说的前馈神经网络有两种,一种叫反向传播网络(Back propagation Networks)也可简称为BP网络:一种叫做径向基函数神经网络(RBF Network) 网络结构 前馈神经网络的结构不固定,一般神经网络包括输入层.隐层和输出层,下面的图一的神经网络由两层,每层4个节点.第二个神经网络有两个隐层,第一层5个节点,第二层3个节点,最后一层输出层只有一个节点.神经网络有很多种…

<全连接的BP神经网络> 本文主要描述全连接的BP神经网络的前向传播和误差反向传播,所有的符号都用Ng的Machine learning的习惯.下图给出了某个全连接的神经网络图. 1前向传播 1.1前向传播 分别计算第l层神经元的输入和输出: 1.1.1偏执项为1时 向量整体形式: 分量形式: 1.1.2偏执项为b时 向量整体形式: 分量形式: 1.2网络误差 1.2.1偏执项为1时 对于某一个输入样本,它的输出为,它所对应的真实输出应该为,那么,该样本对应的误差E为     (1) 注意到输…

在上一篇博客<TensorFlow之DNN(一):构建“裸机版”全连接神经网络>中,我整理了一个用TensorFlow实现的简单全连接神经网络模型,没有运用加速技巧(小批量梯度下降不算哦)和正则化方法,通过减小batch size,也算得到了一个还可以的结果. 那个网络只有两层,而且MINIST数据集的样本量并不算太大.如果神经网络的隐藏层非常多,每层神经元的数量巨大,样本数量也巨大时,可能出现三个问题: 一是梯度消失和梯度爆炸问题,导致反向传播算法难以进行下去: 二是在如此庞大的网络中进行训…

包含一个隐含层的全连接神经网络结构如下: 包含一个隐含层的神经网络结构图 以MNIST数据集为例,以上结构的神经网络训练如下: #coding=utf-8 from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data import tensorflow as tf # 加载数据 mnist = input_data.read_data_sets('/home/workspace/python/tf/data/mnist', one_hot=…

基于深度学习和迁移学习的识花实践(转)   深度学习是人工智能领域近年来最火热的话题之一,但是对于个人来说,以往想要玩转深度学习除了要具备高超的编程技巧,还需要有海量的数据和强劲的硬件.不过 TensorFlow 和 Keras 等框架的出现大大降低了编程的复杂度,而迁移学习的思想也允许我们利用现有的模型加上少量数据和训练时间,取得不俗的效果. 这篇文章将示范如何利用迁移学习训练一个能从图片中分类不同种类的花的模型,它在五种花中能达到 80% 以上的准确度(比瞎蒙高了 60% 哦),而且只需要普…

1.准备数据 把数据放进txt文件中(数据量大的话,就写一段程序自己把数据自动的写入txt文件中,任何语言都能实现),数据之间用逗号隔开,最后一列标注数据的标签(用于分类),比如0,1.每一行表示一个训练样本.如下图所示. 其中前三列表示数据(特征),最后一列表示数据(特征)的标签.注意:标签需要从0开始编码! 2.实现全连接网络 这个过程我就不多说了,如何非常简单,就是普通的代码实现,本篇博客的重点在于使用自己的数据,有些需要注意的地方我在后面会做注释.直接上代码 #隐含层参数设置 in_un…

全连接神经网络的概念我就不介绍了,对这个不是很了解的朋友,可以移步其他博主的关于神经网络的文章,这里只介绍我使用基本工具实现全连接神经网络的方法. 所用工具: numpy == 1.16.4 matplotlib 最新版 我的思路是定义一个layer类,在这个类里边构建传播的前向传播的逻辑,以及反向传播的逻辑,然后在构建一个model类,在model类里边,将layer类中的对象拼接,就可以得到我们想要的模型. 在Layers类的传播中,在Dense层中,我是按照公式output = X*w+b…

//2019.10.08神经网络与全连接层1.logistics regression逻辑回归的思想是将数据利用激活函数sigmoid函数转换为0-1的概率,然后定义一定的阈值0.5,大于阈值则为一类,小于阈值则为另一类.它主要用来解决的是二分类问题,也可以通过一定的变形解决多分类的问题.2.对于逻辑回归其实质是分类算法,为什称之为回归,主要是因为其优化的函数类似于回归问题的loss函数,而将其称之为逻辑主要是因为利用了sigmoid函数. 图3.回归问题和分类问题的loss函数是不一样:(1)…

代码来源:https://github.com/eriklindernoren/ML-From-Scratch 卷积神经网络中卷积层Conv2D(带stride.padding)的具体实现:https://www.cnblogs.com/xiximayou/p/12706576.html 激活函数的实现(sigmoid.softmax.tanh.relu.leakyrelu.elu.selu.softplus):https://www.cnblogs.com/xiximayou/p/127130…

版权声明:本文为博主原创文章,欢迎转载,并请注明出处.联系方式:460356155@qq.com 在前两篇文章MINIST深度学习识别:python全连接神经网络和pytorch LeNet CNN网络训练实现及比较(一).MINIST深度学习识别:python全连接神经网络和pytorch LeNet CNN网络训练实现及比较(二)中,采用全连接神经网络(784-300-10),分别用非深度学习框架和基于pytorch实现,训练结果相当. 这里采用卷积神经网络(CNN)中著名的LeNet-5网…

使用之前那个格式写法到后面层数多的话会很乱,所以编写了一个函数创建层,这样看起来可读性高点也更方便整理后期修改维护 #全连接层函数 def fcn_layer( inputs, #输入数据 input_dim, #输入层神经元数量 output_dim,#输出层神经元数量 activation =None): #激活函数 W = tf.Variable(tf.truncated_normal([input_dim,output_dim],stddev = 0.1)) #以截断正态分布的随机初始化…

对于分类问题的神经网络最后一层的函数做如下知识点总结: sigmoid和softmax一般用作神经网络的最后一层做分类函数(备注:sigmoid也用作中间层做激活函数): 对于类别数量大于2的分类问题,如果每个类别之间互斥,则选用softmax函数(例如:类别为牡丹花.玫瑰花.菊花),如果每个类别之间有交叉则选用与类别数量相等的sigmoid函数(例如:类别为小孩.大人.男人.女人,此处应该选用4个sigmoid函数): 神经网络最后一层的分类函数直接面临作损失函数的选择: softmax函数的…

tensorflow中使用mnist数据集训练全连接神经网络 ——学习曹健老师“人工智能实践:tensorflow笔记”的学习笔记, 感谢曹老师 前期准备:mnist数据集下载,并存入data目录: 文件列表:四个文件,分别为训练和测试集数据 Four files are available on 官网  http://yann.lecun.com/exdb/mnist/ : train-images-idx3-ubyte.gz:  training set images (9912422 by…

Anaconda安装Keras: conda install keras 安装完成: 在Jupyter Notebook中新建并执行代码: import keras from keras.datasets import mnist # 从keras中导入mnist数据集 from keras.models import Sequential # 导入序贯模型 from keras.layers import Dense # 导入全连接层 from keras.optimizers import…

今天来仔细讲一下卷基层和全连接层训练参数个数如何确定的问题.我们以Mnist为例,首先贴出网络配置文件: name: "LeNet" layer { name: "mnist" type: "Data" top: "data" top: "label" data_param { source: "examples/mnist/mnist-train-leveldb" backend: L…

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…

Global Average Pooling(简称GAP,全局池化层)技术最早提出是在这篇论文(第3.2节)中,被认为是可以替代全连接层的一种新技术.在keras发布的经典模型中,可以看到不少模型甚至抛弃了全连接层,转而使用GAP,而在支持迁移学习方面,各个模型几乎都支持使用Global Average Pooling和Global Max Pooling(GMP). 然而,GAP是否真的可以取代全连接层?其背后的原理何在呢?本文来一探究竟. 一.什么是GAP? 先看看原论文的定义: In th…

CNN学习笔记:全连接层 全连接层 全连接层在整个网络卷积神经网络中起到“分类器”的作用.如果说卷积层.池化层和激活函数等操作是将原始数据映射到隐层特征空间的话,全连接层则起到将学到的特征表示映射到样本的标记空间的作用. 一段来自知乎的通俗理解: 从卷积网络谈起,卷积网络在形式上有一点点像咱们正在召开的“人民代表大会”.卷积核的个数相当于候选人,图像中不同的特征会激活不同的“候选人”(卷积核).池化层(仅指最大池化)起着类似于“合票”的作用,不同特征在对不同的“候选人”有着各自的喜好. 全连接相…

神经网络是目前最流行的机器学习算法之一.随着时间的推移,证明了神经网络在精度和速度方面,比其他的算法性能更好.并且形成了很多种类,像CNN(卷积神经网络),RNN,自编码,深度学习等等.神经网络对于数据科学和或者机器学习从业者,就像线性回归对于统计学家一样.因此,对神经网络是什么有一个基本的理解是有必要的,比如,它是怎么构成的,它能处理问题的范围以及它的局限性是什么.这篇文章尝试去介绍神经网络,从一个最基础的构件,即一个神经元,深入到它的各种流行的种类,像CNN,RNN等.    神经元是什么?…

对于图像的目标检测任务:通常分为目标的类别检测和目标的位置检测 目标的类别检测使用的指标:准确率, 预测的结果是类别值,即cat 目标的位置检测使用的指标:欧式距离,预测的结果是(x, y, w, h) x和y表示的是左上角的位置,w和h表示的是矩形框的宽和高 目标检测是分类和回归都进行的一种算法 对于位置的回归而言,使用全连接层获得结果的4个输出,使用欧式距离计算损失值 对图像物体进行卷积,对卷积后的特征图分开进行计算,一条通路计算回归,一条通路计算分类 目标检测的实际操作步骤: 第一步:下载…

fc:1.起到分类器的作用.对前层的特征进行一个加权和,(卷积层是将数据输入映射到隐层特征空间)将特征空间通过线性变换映射到样本标记空间(也就是label) 2.1*1卷积等价于fc:跟原feature map一样大小的卷积也等价于fc 3.全连接层参数冗余,用global average pooling替代.在feature map每个channel上使用gap,然后得到channel个结果,分别对应相应的类别的confidence score,最后输入给softmax.这样做减少参数,防止过…