在FNN(DNN)的前向传播,反向梯度推导以及代码验证中,我们不仅总结了FNN(DNN)这种神经网络结构的前向传播和反向梯度求导公式,还通过tensorflow的自动求微分工具验证了其准确性.在本篇章,我们将专门针对CNN这种网络结构进行前向传播介绍和反向梯度推导.更多相关内容请见<神经网络的梯度推导与代码验证>系列介绍. 注意: 本系列的关注点主要在反向梯度推导以及代码上的验证,涉及到的前向传播相对而言不会做太详细的介绍. 反向梯度求导涉及到矩阵微分和求导的相关知识,请见<神经网络的梯

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

相信各位在学习cnn的时候,常常对于卷积或者池化后所得map的的大小具体是多少,不知道怎么算.尤其涉及到边界的时候.   首先需要了解对于一个输入的input_height*input_widtht的图像,在卷积或者池化的时候,经常需要加padding,这是为了处理边界问题时而采用的一种方式,于是原输入就变成了下图所示:   对于输出的size计算 如下图: out_height=((input_height - filter_height + padding_top+padding_botto

一个能降低卷积金字塔中特征图的空间维度,目前为止,我们通过调整步幅,将滤镜每次移动几个像素.图1 从而降低特征图的尺寸.这是降低图像采样率的一种非常有效的方法. 图1 它移除了很多信息,如果我们不采用每两个卷积跳过一个的方法,二依然执行非常小的步幅,比如说1. 但是我们通过某种方法把相邻的所有卷积结合在一起,这种操作就叫做池化 有几种方法可以实现它,最常见的是最大池化,图2 图2 在特征图的每一点,查看它周围很小范围的点,计算附近所有点的最大值.使用最大池化有很多优点, 首先他不会增加参数数量,

参考:https://blog.csdn.net/kyang624823/article/details/78633897 卷积层 池化层反向传播: 1,CNN的前向传播 a)对于卷积层,卷积核与输入矩阵对应位置求积再求和,作为输出矩阵对应位置的值.如果输入矩阵inputX为M*N大小,卷积核为a*b大小,那么输出Y为(M-a+1)*(N-b+1)大小.  b)对于池化层,按照池化标准把输入张量缩小. c)对于全连接层,按照普通网络的前向传播计算. 2,CNN反向传播的不同之处: 首先要注意的是

自然语言处理的CNN模型中几种常见的池化方法 本文是在[1]的基础上进行的二次归纳. 0x00 池化(pooling)的作用   首先,回顾一下NLP中基本的CNN模型的卷积和池化的大致原理[2].filter(特征抽取器,卷积核,CV上称之为滤波器)在一个窗口(text region)上可以抽取出一个特征值,filter在整个text上滑动,将抽取出一系列特征值组成一个特征向量.这就是卷积层抽取文本特征的过程.模型中的每一个filter都如此操作,形成了不同的特征向量.   pooling层则

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

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

1.池化层的理解 pooling池化的作用则体现在降采样:保留显著特征.降低特征维度,增大kernel的感受野.另外一点值得注意:pooling也可以提供一些旋转不变性. 池化层可对提取到的特征信息进行降维,一方面使特征图变小,简化网络计算复杂度并在一定程度上避免过拟合的出现:一方面进行特征压缩,提取主要特征.   最大池采样在计算机视觉中的价值体现在两个方面:(1).它减小了来自上层隐藏层的计算复杂度:(2).这些池化单元具有平移不变性,即使图像有小的位移,提取到的特征依然会保持不变.由于增强

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

# -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Wed Jan 31 14:10:03 2018 @author: markli """ import numpy as np; def ReLU(x): return max(0,x); class CovolutionLayer: """ 卷积层包含卷积和汇合两步操作 """ def __init__(se

利用CNN卷积神经网络进行训练时,进行完卷积运算,还需要接着进行Max pooling池化操作,目的是在尽量不丢失图像特征前期下,对图像进行downsampling. 首先看下max pooling的具体操作:整个图片被不重叠的分割成若干个同样大小的小块(pooling size).每个小块内只取最大的数字,再舍弃其他节点后,保持原有的平面结构得出 output. 相应的,对于多个feature map,操作如下,原本64张224X224的图像,经过Max Pooling后,变成了64张112X

CNN学习笔记:池化层 池化 池化(Pooling)是卷积神经网络中另一个重要的概念,它实际上是一种形式的降采样.有多种不同形式的非线性池化函数,而其中“最大池化(Max pooling)”是最为常见的.它是将输入的图像划分为若干个矩形区域,对每个子区域输出最大值.直觉上,这种机制能够有效地原因在于,在发现一个特征之后,它的精确位置远不及它和其他特征的相对位置的关系重要.池化层会不断地减小数据的空间大小,因此参数的数量和计算量也会下降,这在一定程度上也控制了过拟合.通常来说,CNN的卷积层之间都

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

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

tensorflow CNN 卷积神经网络中的卷积层和池化层的代码和效果图 因为很多 demo 都比较复杂,专门抽出这两个函数,写的 demo. 更多教程:http://www.tensorflownews.com #!/usr/bin/python # -*- coding: UTF-8 -*- import matplotlib.pyplot as plt import tensorflow as tf from PIL import Image import numpy img = Ima

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

池化操作是利用一个矩阵窗口在输入张量上进行扫描,并且每个窗口中的值通过取最大.取平均或其它的一些操作来减少元素个数.池化窗口由ksize来指定,根据strides的长度来决定移动步长.如果strides都是1,每个矩阵窗口都将被使用,如果strides的值都是2,那么每一维度上的窗口每隔1个被使用. 举例: tf.nn.avg_pool(value, ksize, strides, padding, name=None) 功能:计算池化区域中元素的平均值 输入参数: value:一个四维的Ten

原文地址:https://blog.csdn.net/CVSvsvsvsvs/article/details/90477062 池化层作用机理我们以最简单的最常用的max pooling最大池化层为例,对池化层作用机理进行探究.其他池化层的作用机理也大致适用这一机理,在这里就不加入讨论. 图片和以下部分内容来自 CS231n 从上面左图可以看到,使用了pool操作其实就是降低图片的空间尺寸.右图使用一个 2 × 2的 池化核(filter),以2为步长(stride),对图片进行max pool

摘要:池化层的主要目的是降维,通过滤波器映射区域内取最大值.平均值等操作. 均值池化:tf.nn.avg_pool(input,ksize,strides,padding) 最大池化:tf.nn.max_pool(input,ksize,strides,padding) input:通常情况下是卷积层输出的featuremap,shape=[batch,height,width,channels]              假定这个矩阵就是卷积层输出的featuremap(2通道输出)  他的s

卷积层Conv的输入:高为h.宽为w,卷积核的长宽均为kernel,填充为pad,步长为Stride(长宽可不同,分别计算即可),则卷积层的输出维度为: 其中上开下闭开中括号表示向下取整. MaxPooling层的过滤器长宽设为kernel*kernel,则池化层的输出维度也适用于上述公司计算. 具体计算可以AlexNet为例.