Tensorflow卷积神经网络负维大小 - 腾讯云开发者社区

前言在计算机视觉领域，卷积神经网络（CNN）已经成为最主流的方法，比如最近的GoogLenet，VGG-19，Incepetion等模型。...DenseNet的前向过程 CNN网络一般要经过Pooling或者stride>1的Conv来降低特征图的大小，而DenseNet的密集连接方式需要特征图大小保持一致。...对于前两个数据集，其输入图片大小为 32 × 32 32×32 32×32 ，所使用的DenseNet在进入第一个DenseBlock之前，首先进行进行一次3×3卷积（stride=1），卷积核数为16...注意，在DenseNet中，所有的3×3卷积均采用padding=1的方式以保证特征图大小维持不变。...对于ImageNet数据集，图片输入大小为 224 × 224 224×224 224×224 ，网络结构采用包含4个DenseBlock的DenseNet-BC，其首先是一个stride=2的7×7卷积层

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TensorFlow实现卷积神经网络

1.卷积神经网络简介卷积神经网络（convolutional neural network, CNN），最早是19世纪60年代，生物学家对猫视觉皮层研究发现：每个视觉神经元只会处理一小块区域是视觉图像...后来到了80年代，日本科学家提出了神经认知机（Neocognitron）的概念，也可以算作是卷积神经网络最初的实现原型，在CS231n的课上说过，卷积神经网络不是一夜产生的，从这个发展过程中我们就可以看出...卷积神经网络的要点就是局部连接（Local Connection）、权值共享（Weight sharing）和池化层（Pooling）中的降采样（Down-Sampling）。 ...2.简单神经网络的搭建这里就使用了两个卷积层和一个全连接层，目的主要是说明下在tensorflow中怎么定义卷积层和全连接层。...因为卷积神经网络是会用到2D的空间信息，所以要把784维的数据恢复成28*28的结构，使用的函数就是tf.shape的函数。

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1维卷积神经网络_卷积神经网络一维信号处理

维卷积神经网络，可以用来做一维的数据分析，以家用电器的识别分类作为背景。...一维卷积神经网络应用于电信号的分类的大致逻辑如下图： ! 对比于其它维度的卷积神经网络，其卷积运算过程（ConV)，池化过程(pooling)和全连接等可以理解为下图： !...具体的一维卷积运算过程如下图，蓝色框框就是我们的卷积核，也就是特征提取的detector，箭头方向即为我们卷积核的移动方向，因为是一维的，所以它只有一个方向上移动，而不像多维那样，往复： !...为了符合keras中设定的维度，我们需要把我们的train data 进行reshape，所以这里我们先创建一个零矩阵，增加一个维度到3维（增加之前的train dataframe可以看作一个二维的数组...Siamese networks 是一种孪生神经网络，可以衡量两个输入的相似程度，即可以有多个输入。这里就不再拓展了，有兴趣的可以自己看一下。

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一维卷积神经网络案例_matlab 卷积神经网络

基于一维卷积神经网络对机械振动信号进行分类并加以预测 *使用一维卷积神经网络训练振动信号进行二分类 2020年7月16日，一学期没等到开学，然而又放假了。...总览CSDN中大多数卷积神经网络都是对二维图片进行分类的，而图片也都是常见的猫狗分类，minst手写数字分类。一维卷积神经网络的使用非常少见，有也是IDMB情感分类，和鸢尾花分类的。...nb_features = 64 nb_class = len(classes) # reshape train data这里的128强调一点，64*2=128，如果数据量大，可以改变nb_feature的大小...这里说明为什么上面将长度为192的代码分成三个长度为64的在重整成一个三维矩阵加载进第一个卷积层：在鸢尾花分类的时候是有三大个明显特征的，这里用长、宽、高代替，因为原本是什么，本人记不清楚了，懒得去查...那么问题来了，这是在训练振动信号不用将192长的信号再分成三段了，于是本人将代码进行改变，将原本reshape部分删除，将第一个卷积层的输入改成1维，中间过程不堪入目，终于两天后我放弃了，总是维度有问题

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TensorFlow实现CNN（卷积神经网络）

目标本教程的目标是建立一个用于识别图像的相对较小的卷积神经网络，在这一过程中，本教程会：着重于建立一个规范的网络组织结构，训练并进行评估；为建立更大规模更加复杂的模型提供一个范例选择CIFAR-...10是因为它的复杂程度足以用来检验TensorFlow中的大部分功能，并可将其扩展为更大的模型。...本教程的重点 CIFAR-10 教程演示了在TensorFlow上构建更大更复杂模型的几个种重要内容：相关核心数学对象，如卷积、修正线性激活、最大池化以及局部响应归一化；训练过程中一些网络行为的可视化...为了避免这些操作减慢训练过程，我们在16个独立的线程中并行进行这些操作，这16个线程被连续的安排在一个TensorFlow队列中。...模型训练训练一个可进行N维分类的网络的常用方法是使用多项式逻辑回归，又被叫做softmax回归。

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【TensorFlow】TensorFlow 的卷积神经网络 CNN - TensorBoard 版

上面是引用了官网的介绍，意思就是说 TensorBoard 就是一个方便你理解、调试、优化 TensorFlow 程序的可视化工具，你可以可视化你的 TensorFlow graph、学习参数以及其他数据比如图像...从图中可以看出有两个卷积层、两个池化层、两个 norm 层以及三个全连接层，图中指向 train 节点的线条的粗细表示需要训练的参数的多少，各层之间的线条上的数字表示了传递给下一层的参数的维度，例如 conv1...表示 batch 的大小。具体的各层参数如下： conv1：kernel 大小是 [5, 5, 3, 64]，步长为 1，padding 为 SAME。...pool1：kernel 大小是 [1, 3, 3, 1]，步长为 2，padding 为 SAME。...fc1 层参数的降维可视化，可以旋转缩放，这个在这里不太有用，仅作展示用，三个主成分解释的总方差才 21%。在做 NLP 的时候这个功能就非常有用了，可以方便的展示词的位置。 ?

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【TensorFlow】TensorFlow 的卷积神经网络 CNN - TensorBoard版

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卷积神经网络的卷积核大小、个数，卷积层数如何确定呢？

卷积神经网络的卷积核大小、卷积层数、每层map个数都是如何确定下来的呢？...看到有些答案是刚开始随机初始化卷积核大小，卷积层数和map个数是根据经验来设定的，但这个里面应该是有深层次原因吧，比如下面的手写字卷积神经网络结构图1，最后输出为什么是12个map，即输出12个特征？...在达到相同感受野的情况下，卷积核越小，所需要的参数和计算量越小。具体来说。卷积核大小必须大于1才有提升感受野的作用，1排除了。...而大小为偶数的卷积核即使对称地加padding也不能保证输入feature map尺寸和输出feature map尺寸不变（画个图算一下就可以发现），2排除了。所以一般都用3作为卷积核大小。...这也是现在深度卷积神经网络虽然效果拔群，但是一直为人诟病的原因之一。

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卷积神经网络4.11一维和三维卷积

4.4 特殊应用:人脸识别和神经网络风格转换 “吴恩达老师课程原地址[1] 4.11 一维和三维卷积二维和一维卷积 ?...对于 2D 卷积来说，假设原始图像为的三通道图像，使用 32 个的卷积核(其中 3 表示通道数，一般只关注感受野的大小，而卷积核的深度大小与输入的通道数相同)进行卷积，则得到大小为...大小的特征图。...对于 1D 卷积而言，假设原始图像为的单通道灰度图像，使用 16 个的卷积核(因为处理的是单通道图像，所以第一层卷积核的最后一维度为 1)进行卷积，则得到大小为的特征图，其中 10...表示列的数量，1 维数据行的数量默认为 1,16 表示通道数，与进行处理的卷积核数量一致。

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卷积神经网络的卷积核大小、个数，卷积层数如何确定呢？

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04.卷积神经网络 W1.卷积神经网络（作业：手动TensorFlow 实现卷积神经网络）

文章目录作业1：实现卷积神经网络 1. 导入一些包 2. 模型框架 3. 卷积神经网络 3.1 Zero-Padding 3.2 单步卷积 3.3 卷积神经网络 - 前向传播 4....平均池化 - 反向传播 5.2.3 组合在一起 - 反向池化作业2：用TensorFlow实现卷积神经网络 1....TensorFlow 模型 1.1 创建 placeholder 1.2 初始化参数 1.3 前向传播 1.4 计算损失 1.5 模型测试题：参考博文笔记：04.卷积神经网络 W1.卷积神经网络...卷积神经网络 ?...卷积神经网络会将输入转化为一个维度大小不一样的输出 3.1 Zero-Padding 0 padding 会在图片周围填充 0 元素（下图

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Pytorch | 《卷积神经网络》之二维卷积

引言大家都知道卷积神经网络被称作为卷积神经神经网络主要是因为其包含卷积层，那么本文会为大家介绍什么是卷积，以及卷积层的主要工作原理。本文概要 1 如何计算卷积？...2 卷积在图像中的简单应用 3 本文小结 4 参考文献正文开始 1 如何计算卷积二维卷积其实就是一个二维数组和一个二维核（kernel）数组之间的互相关运算，然后得到一个新的二维数组的过程。...如上图所示，输入是一个3x3的二维数组，卷积使用的核采用的是一个2x2的数组，该数组在卷积计算中，又被称为卷积核或者过滤器，它的大小主要取决于这个数组的行数和列数。...由此，我们可以看出，卷积层可通过重复使用卷积核有效地表征局部空间。 3 本文小结 1、二维卷积层的核心计算是二维互相关运算。...在最简单的形式下，它对二维输入数据和卷积核做互相关运算然后加上偏差。 2、可以设计卷积核来检测图像中的边缘。

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TensorFlow 实战卷积神经网络之 LeNet

作者 | fendouai 编辑 | 磐石出品 | 磐创AI技术团队【磐创AI导读】：前几篇文章中我们介绍了一些机器学习、深度学习入门资源项目合集，本篇则是对继五大卷积神经网络原理介绍之后的实战延续...LeNet 项目简介 1994 年深度学习三巨头之一的 Yan LeCun 提出了 LeNet 神经网络，这是最早的卷积神经网络。...1998 年 Yan LeCun 在论文 “Gradient-Based Learning Applied to Document Recognition” 中将这种卷积神经网络命名为 “LeNet-5...04/00726791.pdf Architecture of LeNet-5 (Convolutional Neural Networks) for digit recognition 数据处理同卷积神经网络中的...TensorFlow 卷积神经网络手写数字识别数据集介绍: TensorFlow 卷积神经网络手写数字识别数据集介绍模型实现经典的卷积神经网络，TensorFlow 官方已经实现，并且封装在了 tensorflow

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如何使用TensorFlow实现卷积神经网络

编者按：本文节选自图书《TensorFlow实战》第五章，本书将重点从实用的层面，为读者讲解如何使用TensorFlow实现全连接神经网络、卷积神经网络、循环神经网络，乃至Deep Q-Network。...因此，依靠卷积，我们就可以高效地训练局部连接的神经网络了。卷积的好处是，不管图片尺寸如何，我们需要训练的权值数量只跟卷积核大小、卷积核数量有关，我们可以使用非常少的参数量处理任意大小的图片。...图5-4 LeNet-5结构示意图 TensorFlow实现简单的卷积网络本节将讲解如何使用TensorFlow实现一个简单的卷积神经网络，使用的数据集依然是MNIST，预期可以达到99.2%左右的准确率...这里的tf.nn.conv2d是TensorFlow中的2维卷积函数，参数中x是输入，W是卷积的参数，比如[5,5,1,32]：前面两个数字代表卷积核的尺寸；第三个数字代表有多少个channel。...，将使用一个全连接层，这里需要先把前面两个卷积层的输出结果全部flatten，使用tf.reshape函数将每个样本都变成一维向量。

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如何使用TensorFlow实现卷积神经网络

编者按：本文节选自图书《TensorFlow实战》第五章，本书将重点从实用的层面，为读者讲解如何使用TensorFlow实现全连接神经网络、卷积神经网络、循环神经网络，乃至Deep Q-Network。...因此，依靠卷积，我们就可以高效地训练局部连接的神经网络了。卷积的好处是，不管图片尺寸如何，我们需要训练的权值数量只跟卷积核大小、卷积核数量有关，我们可以使用非常少的参数量处理任意大小的图片。...图5-4 LeNet-5结构示意图 TensorFlow实现简单的卷积网络本节将讲解如何使用TensorFlow实现一个简单的卷积神经网络，使用的数据集依然是MNIST，预期可以达到99.2%左右的准确率...这里的tf.nn.conv2d是TensorFlow中的2维卷积函数，参数中x是输入，W是卷积的参数，比如[5,5,1,32]：前面两个数字代表卷积核的尺寸；第三个数字代表有多少个channel。...在两个卷积层之后，将使用一个全连接层，这里需要先把前面两个卷积层的输出结果全部flatten，使用tf.reshape函数将每个样本都变成一维向量。

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用Tensorflow实现卷积神经网络CNN

在很多tensorflow教程中，用下面这一句下载mnist数据集： mnist = input_data.read_data_sets('MNIST_data', one_hot=True) 但实际运行时根本无法通过网络下载...如果把上述下载的文件放在与运行的.py文件同一个目录下，那么导入数据的代码是这样的： mnist = input_data.read_data_sets('./', one_hot=True) 二、代码 import tensorflow...as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data # number 1 to 10 data mnist = input_data.read_data_sets...bias_variable(shape): initial = tf.constant(0.1, shape=shape) return tf.Variable(initial) # 定义2维的

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TensorFlow 深度学习笔记卷积神经网络

Patch/Kernel：一个局部切片 Depth: 数据的深度，图像数据是三维的，长宽和RGB，神经网络的预测输出也属于一维 Feature Map：每层Conv网络，因为它们将前一层的feature...Max Pooling 在一个卷积层的输出层上取一个切片，取其中最大值代表这个切片优点不增加需要调整的参数通常比其他方法准确缺点：更多Hyper Parameter，包括要取最值的切片大小，以及去切片的步长...LENET-5, ALEXNET Average Pooling 在卷积层输出中，取切片，取平均值代表这个切片 1x1 Convolutions 在一个卷积层的输出层上，加一个1x1的卷积层，这样就形成了一个小型的神经网络...TensorFlow卷积神经网络实践数据处理 dataset处理成四维的，label仍然作为one-hot encoding def reformat(dataset, labels, image_size...Example 张雨石 Conv神经网络 Bill Xia 卷积神经网络（CNN）觉得我的文章对您有帮助的话，给个star可好？

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【TensorFlow】TensorFlow 的卷积神经网络 CNN - 无TensorBoard版

今天我们使用更适合处理图像的卷积神经网络来处理相同的数据集 - CIFAR10，来看下准确率能达到多少。...本文代码基于 TensorFlow 的官方文档做了些许修改，完整代码及结果图片可从这里下载。...原理关于卷积神经网络（Convolutional Neural Network，以下简称 CNN）网上有很多优秀的教程，我在这里也不再重复造轮子，强烈推荐斯坦福的CS321n，讲的很全面。...如上图，模型输入是一个字符图像，然后对输入进行卷积操作（矩阵点乘求和）得到 C1 卷积层，再进行下采样操作（缩减维度）得到 S2 池化层或者叫下采样层，然后重复一遍刚才的操作，将二维数据拉平，连着一个多层的普通神金网络...目前在此数据集上做的实验在没有数据增加的情况下最低的错误率是 18%，数据增加的情况下最低的错误率是 11%，都是采用的卷积神经网络（CNN）的结构。数据集中的图像和分类大致是这样的： ?

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深度学习与TensorFlow:实现卷积神经网络

因为mnist的数据集的图片大小为28*28*1的灰度图片,而lenet神经网络是32*32*1的输入,因此我们将其微调,结构如下: 1:输入层:输入层为28*28*1的灰度图片,单通道输入,如果后续有小伙伴想实现彩色图像的识别...,这里可以改变下通道的数量(通常为3,RGB) 2:进行卷积,卷积核大小为5*5*1,数量为32个,并且使用全零填充 3:进行非线性激活 4:进行池化层操作,池化层大小为2*2大小,步长为2 5:进行卷积...,卷积核为5*5*32,而核个数为64,步长为1 6:进行非线性激活 7:进行池化层操作,池化大小为2*2,步长为2,全零填充 8:喂入全连接层这样我们就基本构建好了我们的卷积神经网络架构,其中当中的一些参数...在conv2d函数中,我们定义了卷积层,我们在TensorFlow中直接使用tf.nn.con2d()这个函数就可以,他的结构如下: 举个例子; tf.nn.conv2d(x=[100,28,28,1...x 为 28*28*1，一个 batch_size 为 100，池化核大小用 ksize，第一维和第四维都为 1，池化核大小为 2*2，垂直方向步长为 1，水平方向步长为 1，填充方式为全零填充。

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深度学习与TensorFlow:实现卷积神经网络

因为mnist的数据集的图片大小为28*28*1的灰度图片,而lenet神经网络是32*32*1的输入,因此我们将其微调,结构如下: ?...3:进行非线性激活 4:进行池化层操作,池化层大小为2*2大小,步长为2 5:进行卷积,卷积核为5*5*32,而核个数为64,步长为1 6:进行非线性激活 7:进行池化层操作,池化大小为2*2,步长为...在conv2d函数中,我们定义了卷积层,我们在TensorFlow中直接使用tf.nn.con2d()这个函数就可以,他的结构如下: ?...x 为 28*28*1，一个 batch_size 为 100，池化核大小用 ksize，第一维和第四维都为 1，池化核大小为 2*2，垂直方向步长为 1，水平方向步长为 1，填充方式为全零填充。...在上述代码中,我们定义了前向传播的过程具体的过程有以下几步: 一:第一层卷积 1:根据先前定义的参数大小，初始化第一层卷积核和偏置项 2:实现卷积运算，输入参数为 x 和第一层卷积核参数。

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