局部连接与权值共享 下图是一个很经典的图示,左边是全连接,右边是局部连接. 对于一个1000 × 1000的输入图像而言,如果下一个隐藏层的神经元数目为10^6个,采用全连接则有1000 × 1000 × 10^6 = 10^12个权值参数,如此数目巨大的参数几乎难以训练:而采用局部连接,隐藏层的每个神经元仅与图像中10 × 10的局部图像相连接,那么此时的权值参数数量为10 × 10 × 10^6 = 10^8,将直接减少4个数量级. 尽管减少了几个数量级,但参数数量依然较多.能不能再进一步减…

一幅图像里包含三个通道,分别是RGB通道.三通道在卷积时是通过累加三个卷积结果得到的. CNN中全连接层的卷积核大小是feature map的大小.比如feature是3*3的,那么该全连接层的卷积核大小为3*3的. FCN中是把CNN上最后的三层全连接层换成了全卷积层.这两者的区别其实是卷积核的大小不同.输出的feature map 不再是1*1的大小. 以下是我自己写的例子,给大家参考,如有错误欢迎指出.…

CNN中减少网络的参数的三个思想: 1) 局部连接(Local Connectivity) 2) 权值共享(Shared Weights) 3) 池化(Pooling) 局部连接 局部连接是相对于全连接来说的.全连接示意图如下: 比如说,输入图像为1000*1000大小,即输入层有1000*1000=10^6维,若隐含层与输入层的数目一样,也有10^6个,则输入层到隐含层的全连接参数个数为10^6 * 10^6=10^12,数目非常之大,基本很难训练. 一般认为人对外界的认知是从局部到全局的,而…

在传统的神经网络中,比如多层感知机(MLP),其输入通常是一个特征向量.需要人工设计特征,然后将用这些特征计算的值组成特征向量.在过去几十年的经验来看,人工找的特征并不总是好用.有时多了,有时少了,有时选的特征根本就不起作用(真正起作用的特征在浩瀚的未知里).这就是为啥过去几十年神经网络一直被SVM等完虐的原因. 如果有人说,任何特征都是从图像中提取的.那如果把整幅图像作为特征来训练神经网络不就行了嘛,那肯定不会有任何的信息丢失!额,先不说一幅图像有多少冗余信息,单说这数据量就,吓死了! 假如有…

CNN的权值正交性和特征正交性,在一定程度上是和特征表达的差异性存在一定联系的. 下面两篇论文,一篇是在训练中对权值添加正交正则提高训练稳定性,一篇是对特征添加正交性的损失抑制过拟合. 第一篇:Orthonormality Regularization Xie D, Xiong J, Pu S. All You Need is Beyond a Good Init: Exploring Better Solution for Training Extremely Deep Convolution…

首先说明:在caffe/include/caffe中的 filer.hpp文件中有它的源文件,如果想看,可以看看哦,反正我是不想看,代码细节吧,现在不想知道太多,有个宏观的idea就可以啦,如果想看代码的具体的话,可以看:http://blog.csdn.net/xizero00/article/details/50921692,写的还是很不错的(不过有的地方的备注不对,不知道改过来了没). 文件 filler.hpp提供了7种权值初始化的方法,分别为:常量初始化(constant).高斯分布初…

在AlexNet中LRN 局部响应归一化的理 一.LRN技术介绍: Local Response Normalization(LRN)技术主要是深度学习训练时的一种提高准确度的技术方法.其中caffe.tensorflow等里面是很常见的方法,其跟激活函数是有区别的,LRN一般是在激活.池化后进行的一种处理方法.LRN归一化技术首次在AlexNet模型中提出这个概念. AlexNet将LeNet的思想发扬光大,把CNN的基本原理应用到了很深很宽的网络中.AlexNet主要使用到的新技术点如下.…

CNN中,1X1卷积核到底有什么作用呢? https://www.jianshu.com/p/ba51f8c6e348 Question: 从NIN 到Googlenet mrsa net 都是用了这个,为什么呢? 发现很多网络使用了1X1卷积核,这能起到什么作用呢?另外我一直觉得,1X1卷积核就是对输入的一个比例缩放,因为1X1卷积核只有一个参数,这个核在输入上滑动,就相当于给输入数据乘以一个系数.不知道我理解的是否正确. Answer [ruirui_ICT]:我来说说我的理解,我认为1×1…

欢迎大家前往腾讯云+社区,获取更多腾讯海量技术实践干货哦~ 本文由forrestlin发表于云+社区专栏 导语:转置卷积层(Transpose Convolution Layer)又称反卷积层或分数卷积层,在最近提出的卷积神经网络中越来越常见了,特别是在对抗生成神经网络(GAN)中,生成器网络中上采样部分就出现了转置卷积层,用于恢复减少的维数.那么,转置卷积层和正卷积层的关系和区别是什么呢,转置卷积层实现过程又是什么样的呢,笔者根据最近的预研项目总结出本文. 1. 卷积层和全连接层 在CNN提出…

Android中判断网络连接是否可用及监控网络状态 作者: 字体:[增加 减小] 类型:转载 获取网络信息需要在AndroidManifest.xml文件中加入相应的权限,接下来详细介绍Android中判断网络连接是否可用及监控网络状态,感兴趣的朋友可以参考下   获取网络信息需要在AndroidManifest.xml文件中加入相应的权限. <uses-permission android:name="android.permission.ACCESS_NETWORK_STATE&quo…