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卷积神经网络2.2经典网络

Computer Science, 2014. 2.2 经典网络 LeNet-5 LeNet 针对的是单通道的灰度图像 原始图像为 的单通道灰度图像 第一层使用的是 个 的卷积核,步长为 1,...紧接着是一个具有 120 个节点的全连接层 FC1,其和上一层的高级特征图中的 400 个节点进行全连接,而后是全连接层 FC2,有 84 个神经元,最后输出神经元相连接得到模型最终的输出。...各网络层之间存在连接,每个卷积核的信道数和其输入的信道数相同。...讨论 AlexNet 网络比 LeNet-5 网络要大的多,LeNet-5 网络大约有 6 万个参数,AlexNet 网络包含约 6000 万个参数。这使得其能识别更多的特征。...具体网络结构如下图所示: ? 讨论 VGG-16 指的是这个网络包含 16 个卷积层和全连接层,总共包含 1.38 亿个参数。虽然网络较大,参数量多,但是结构并不复杂。网络结构十分规整。

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    经典卷积网络--InceptionNet

    经典卷积网络--InceptionNet 1、InceptionNet网络模型 2、1 * 1的卷积运算是如何降低特征厚度?...完整实现(使用CIFAR10数据集) 借鉴点:一层内使用不同尺寸的卷积核,提升感知力(通过 padding 实现输出特征面积一致); 使用 1 * 1 卷积核,改变输出特征 channel 数(减少网络参数...1、InceptionNet网络模型   InceptionNet 即 GoogLeNet,诞生于 2015 年,旨在通过增加网络的宽度来提升网络的能力, VGGNet 通过卷积层堆叠的方式(纵向)相比...显然,InceptionNet 模型的构建 VGGNet 及之前的网络会有所区别,不再是简单的纵向堆叠,要理解 InceptionNet 的结构,首先要理解它的基本单元,如图1.1所示。

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    图像处理经典网络

    由于池化窗⼝步幅形状相同,池化窗⼝在输⼊上每次滑动所覆盖的区域互不重叠。 卷积层块的输出形状为 (批量⼤⼩,通道,⾼,宽)。...AlexNet AlexNet LeNet 的设计理念⾮常相似,但也有显著的区别。...对于给定的感受野(输出有关的输⼊图⽚的局部⼤⼩),采⽤堆积的⼩卷积核优于采⽤⼤的卷积核,因为可以增加⽹络深度来保证学习更复杂的模式,⽽且代价还⽐较⼩(参数更少)。...4 条线路都使⽤了合适的填充来使输⼊输出的⾼和宽⼀致。最后我们将每条线路的输出在通道维上连结,并输⼊接下来的层中去。...这样的设计要求两个卷积层的输出输⼊形状⼀样,从⽽可以相加。 如果想改变通道数,就需要引⼊⼀个额外的 卷积层来将输⼊变换成需要的形状后再做相加运算。

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    深度学习卷积神经网络——经典网络GoogLeNet(Inception V3)网络的搭建实现

    一、Inception网络(google公司)——GoogLeNet网络的综述 获得高质量模型最保险的做法就是增加模型的深度(层数)或者是其宽度(层核或者神经元数), 但是这里一般设计思路的情况下会出现如下的缺陷...: 1.参数太多,若训练数据集有限,容易过拟合; 2.网络越大计算复杂度越大,难以应用; 3.网络越深,梯度越往后穿越容易消失,难以优化模型。...为了打破网络对称性和提高 学习能力,传统的网络都使用了随机稀疏连接。但是,计算机软硬件对非均匀稀疏数据的计算效率很差, 所以在AlexNet中又重新启用了全连接层,目的是为了更好地优化并行运算。...,将输出连接 起来,网络自己学习它需要什么样的参数。..., slim.conv2d, [(32, [3, 3]), (32, [1, 1]), (64, [3, 3]), (64, [1, 1])], scope='core') (3)nets: 包含一些经典网络

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    网络互联参考模型(详解)

    文件传输或电子邮件服务模块的设计,不必关心底层通信线路是光纤还是双绞线 邮局实例: • 邮局对于写信人来说是下层 • 运输部门是邮局的下层 --下层为上层提供服务 • 写信人收信人之间使用相同的语言...数据的封装解封装过程: 1)直观: ? 2)大体过程: ? 3)协议描述 ? 4....4.2TCP/IP模型OSI模型的比较 相同点: 1)两者都是以协议栈的概念为基础 2)协议栈中的协议彼此相互独立 3)下层对上层提供服务 不同点: 1)OSI是先有模型;TCP/IP是先有协议,后有模型...是用户网络的接口。该层通过应用程序来完成网络用户的应用需求,如文件传输、收发电子邮件等。...3、外网通过网卡->路由器->互联网。 ?

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    神经网络知识点总结_经典神经网络

    FNN:前馈神经网络   神经网络的最基本也是最经典的形式,结构包括输入层,隐藏层和输出层,根据隐藏层的多少,分为shallow network和deep network(deep learning...4.leaky Relu:相比较Relu,当x小于0时,它并不取值0,而是去一个很小的系数x的乘积,这样做的好处是,可以避免当x小于0时,导致输出恒为0,进而导致神经元”死掉”的问题, g(x)=αx...此时每一层的结果在上一层输入经过激活函数之后,还要乘一个系数,它的值等于随机失活的比例: h(v)f=m(v)fg(a(v)f) h_f^{(v)}=m_f^{(v)}g(a_f^{(v)})  可以证明,这样做之后未使用...Backpropagation   反向传播就是神经网络中的梯度下降法,我们在前面通过前向传播,将数据输入,得到网络的预测输出,然后,我们根据预测值和实际值的区别,将梯度从网络输出层反向传递至输入层,并在此过程中优化模型参数...l层的神经元的个数 [w^l]_{init}=\sqrt{\frac{6}{F_l+F_{l+1}}}\times\mathcal N(0,1),F_l为第l层的神经元的个数 版权声明:本文内容由互联网用户自发贡献

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    打破专有系统的桎梏:5G网络的开放之路

    随着技术的不断变迁,专有无线接入网络的时代正在逐渐消失。...运营商希望能在降低成本的同时增加灵活性,其需要易于部署且经济实惠的网络网络组件,这也导致整个行业从4G专用硬件和专有软件开始转向安装在COTS硬件平台上的开放软件栈。...4G的专有组件 从核心网和RAN的角度来看待无线网络的话,核心网包括骨干网、城域网和区域网(图1)。...4G在很大程度上是通过运行专有软件栈的自定义硬件来实现的,这种方法对于4G网络来说是可以接受的,但是考虑到5G以及所需成本,运营商已经着手开发开源解决方案。...但是,核心的网络编排和自动化层确实需要软件来管理流程。LTE网络通过专有的硬件和软件来管理此任务。由于5G的成本限制,运营商开始寻找利用COTS硬件的标准化开源方案。

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    经典的全连接前馈神经网络BP

    神经网络分类: 机器学习的四要素 讨论:线性模型广义线性模型 对于部分数据来说,其本身就是稀疏,可以通过线性模型直接优化求解,但是实际生活中大多数数据都是不稀疏,并且不可以通过简单的线性模型直接求解可得...另外,神经元可看作一个计算存储单元,计算是神经元对其输入进行计算功能,存储是神经元会暂存计算结果,并传递到下一层。...神经元模型不同的是,感知器中的权值是通过训练得到,因此,根据以前的知识我们知道,感知器类似一个逻辑回归模型,可以做线性分类任务,但只能简单的线性分类任务。...3、多层和深度学习网络 每日一学——神经网络(上) 每日一学——神经网络(下) 每日一学——卷积神经网络 现在开始讲解前馈神经网络,首先还是从经典的全链接bp算法开始。...如果所有参数都用相同的值作为初始值,那么所有隐藏层单元最终会得到输入值有关的、相同的函数。随机初始化的目的是使对称失效。

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    经典网络(Yolo)再现,全内容跟踪

    关注并星标 从此不迷路 计算机视觉研究院 公众号ID|ComputerVisionGzq 学习群|扫码在主页获取加入方式 计算机视觉研究院专栏 作者:Edison_G 经典网络(Yolo) 今天接着上一篇的内容继续...注:推荐精彩文章 深度学习的昨天、今天和明天 人脸检测识别的趋势和分析 人脸检测识别技术(怎么去创新?) ---- 今天首先给大家带来“YOLO”!...也被上一篇“Faith”读者说对了,在此也感谢大家的关注阅读,O(∩_∩)O谢谢 YOLO 看到这个封面,相信很多很多都阅读过,其实这是一篇“基于回归方法的深度学习目标检测算法”的经典之作,如果兴趣的您...相比于之前介绍的几个网络,明显高于之前说的几个简单目标检测网络。下面来一个YOLO V2的宣传片!有兴趣的您,可以自己去做一个模型玩一玩,其实过程很不错!...(“计算机视觉战队”微信平台的人脸检测识别技术(怎么去创新?)也有简单的Demo。) 回归正题,开始说内部的内容!

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    经典网络模型总结之AlexNet篇

    之前基本把卷积神经网络的内容过了一遍,还差一点就是网络层的介绍,后来我想了一下,不如和经典的卷积神经网络放在一起,因为这些经典网络,因为应用了一些比较好的思想而取得state-of-the-art(当前最好...就是第一个卷积核起始的位置下一个卷积起始的位置相隔4个像素点,挺好理解的,理解不了,可以自己画个图。...神经网络之所以在深度学习之前没有发展起来的一个重要原因就是很容易过拟合,而Dropout是一种避免过拟合的神器!...既然神经元断开了,那么就意味着网络的weights不再更新。然后按照断开之后的神经元的链接方式继续向前传播,利用输出的损失反向传播来更新参数。...图2: Dropout(来源网络) 2.

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