分享一些公式计算张量(图像)的尺寸,以及卷积神经网络(CNN)中层参数的计算. 以AlexNet网络为例,以下是该网络的参数结构图. AlexNet网络的层结构如下: 1.Input:       图像的尺寸是227*227*3. 2.Conv-1:    第1层卷积层的核大小11*11,96个核.步长(stride)为4,边缘填充(padding)为0. 3.MaxPool-1:     池化层-1对Conv-1进行池化,尺寸为3*3,步长为2. 4.Conv-2:    核尺寸:5*5,数量

1. python 中 axis 参数直觉解释 网络上的解释很多,有的还带图带箭头．但在高维下是画不出什么箭头的．这里阐述了 axis 参数最简洁的解释． 假设我们有矩阵a, 它的shape是(4, 3), 如下: import numpy as np a = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9], [10, 11, 12]]) # a.shape = (4, 3) 要做如下不同维度求和操作: # keepdims=True 保持了结果维度 s0 =

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

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

在深度学习的算法学习中,都会提到 channels 这个概念.在一般的深度学习框架的 conv2d 中,如 tensorflow .mxnet ,channels 都是必填的一个参数. channels 该如何理解?先看一看不同框架中的解释文档. 首先,是tensorflow中给出的,对于输入样本中 channels 的含义.一般的RGB图片,channels 数量是 3 (红.绿.蓝):而monochrome图片,channels 数量是 1 . channels :——tensorflow

http://www.cnblogs.com/bonelee/p/8528863.html 积神经网络的参数优化方法——调整网络结构是关键!!!你只需不停增加层,直到测试误差不再减少. 积神经网络(CNN)的参数优化方法 from:http://blog.csdn.net/u010900574/article/details/51992156   著名: 本文是从 Michael Nielsen的电子书Neural Network and Deep Learning的深度学习那一章的卷积神经网络

王家林亲授<DT大数据梦工厂>大数据实战视频 Scala 深入浅出实战经典(1-64讲)完整视频.PPT.代码下载:百度云盘:http://pan.baidu.com/s/1c0noOt6 腾讯微云:http://url.cn/TnGbdC 360云盘:http://yunpan.cn/cQ4c2UALDjSKy 访问密码 45e2土豆:http://www.tudou.com/programs/view/85BX4YBSdSI/优酷:http://v.youku.com/v_show/id_

http://www.cnblogs.com/haogj/p/3985438.html 概览 从 Express 3 到Express 4 是一个巨大的变化,这意味着现存的 Express 3 应用在不更新依赖的情况下将不能工作. 这篇文章涵盖一下内容: Express 4 中的变化 一个从 Express 3 迁移到 Express 4 的示例 升级到 Express 4 的应用生成器 Express 4 中的变化 主要的变化如下: Express 的核心和中间件系统:对 Connect 和内

在 C/C++ 中,传值和传引用是函数参数传递的两种方式,在Python中参数是如何传递的?回答这个问题前,不如先来看两段代码. 代码段1: def foo(arg): arg = 2 print(arg) a = 1 foo(a) # 输出:2 print(a) # 输出:1 看了代码段1的同学可能会说参数是值传递. 代码段2: def bar(args): args.append(1) b = [] print(b)# 输出:[] print(id(b)) # 输出:4324106952 b

声明: 1. 我和每一个应该看这篇博文的人一样,都是初学者,都是小菜鸟,我发布博文只是希望加深学习印象并与大家讨论. 2. 我不确定的地方用了"应该"二字 首先,通俗说一下,CNN的存在是为了解决两个主要问题: 1. 权值太多.这个随便一篇博文都能解释 2. 语义理解.全连接网络结构处理每一个像素时,其相邻像素与距离很远的像素无差别对待,并没有考虑图像内容的空间结构.换句话说,打乱图像像素的输入顺序,结果不变. 然后,CNN中的卷积核的一个重要特点是它是需要网络自己来学习的.这一点很简

当路由到某个组件时,由于组件会复用,所以生命周期函数不会再次执行, 如果这个组件是模板组件,靠传入不同数据来显示的.那么,可能会发生参数变化了但页面数据却不变化. 问题 假如有个组件 info.vue 路由path如下 1. /user/info/23 // 23是参数,下面34也是参数 2. /user/info/34 希望通过参数来刷新组件页面数据.刷新数据的方法在Vue生命周期函数的created方法里调用. 当改变参数时,页面并没有变化.因为,路由只是参数变化了,path并没变化,组件还

在java平台使用的mysql jdbc驱动为:mysql-connector-java. 在项目中添加如下依赖: <dependency> <groupId>mysql</groupId> <artifactId>mysql-connector-java</artifactId> <version>${version.mysql.connector}</version> </dependency> 在6.0.

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

转载请注明处处: http://www.cnblogs.com/darkknightzh/p/9017854.html 参考网址: https://pytorch.org/docs/stable/nn.html?highlight=conv2d#torch.nn.Conv2d https://www.cnblogs.com/chuantingSDU/p/8120065.html https://blog.csdn.net/chaolei3/article/details/79374563 1x1

LoadRunner中参数的设置 参数个数:10个 tester1.tester2.tester3…tester10 迭代次数:2次 场景设置(一):Sequential+Each Iteration 执行结果: VuGen中:1个用户 第一次迭代(Iteration)取值为tester1 第二次迭代(Iteration)取值为tester2 Controller中:5个用户并发,每个用户 第一次迭代(Iteration)取值为tester1 第二次迭代(Iteration)取值为tester2

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

前言:CNN迎接多类的挑战 特定类型的传统PR方法特征提取的方法是固定的,模式函数的形式是固定的,在理论上产生了特定的"局限性" 的,分类准确度可以使用PAC学习理论的方法计算出来.特定函数形式的模式识别准确度.泛化误差都受到模型本身VC维的限制. 使用不受限制的多层网络取代可以有明确语法形式的传统网络,可以突破特征提取和模式函数的固有限制,也导致了模式识别的黑盒方法--不停的实验,使用更多的数据直至接近遍历,提高训练测试技巧,直到评测结果达到最优.随着类别的增加,和更高准确率的要求,

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

开源框架与迁移 上面介绍了一些已经取得很好成绩的CNN框架,我们可以直接从GitHub上下载这些神经网络的结构和已经在ImageNet等数据集上训练好的权重超参数. 在应用于我们自己的数据时. 1.如果我们的数据集很小,我们可以采用对原框架和权重都保持不变,只更改最后的output层实现迁移. 2.如果我们的数据集大小中等,可以尝试冻结原框架的前面多层,对其后的层数进行更改. 3.如果我们的数据集很大,可以在原架构上尝试新的训练,不采用预训练的权重,还可以自行更改模型,做更多的尝试. CNN中的

[深度学习]CNN 中 1x1 卷积核的作用 最近研究 GoogLeNet 和 VGG 神经网络结构的时候,都看见了它们在某些层有采取 1x1 作为卷积核,起初的时候,对这个做法很是迷惑,这是因为之前接触过的教材的例子中最小的卷积核是 3x3 ,那么,1x1 的卷积核有什么意义呢? 最初应用 1x1 卷积核的神经网络是 Network In Network,然后 GoogLeNet 和 VGG 也不约而同的更正了. 他们在论文中解释,大概有下面 2 个意义. 1.增加网络的深度 这个就比较好理解

前言 本篇主要是分析ceph的版本之间参数的变化,参数变化意味着功能的变化,通过参数来分析增加,删除,修改了哪些功能,以及版本之间的变化,本篇主要通过导出参数,然后通过脚本去比对不同的版本的参数变化 14版本之前安装一个ceph-common,然后touch一个空配置文件就可以通过ceph --show-config拿到版本的配置文件 14版本之后需要安装好mon,并且这个命令取消了,通过下面的命令获取 ceph config show-with-defaults mon.lab204|awk