卷积神经网络 二维卷积层 ?维卷积层将输?和卷积核做互相关运算，并加上?个标量偏差来得到输出。卷积层的模型参数包括了卷积核和标量偏差。在训练模型的时候，通常我们先对卷积核随机初始化，然后不断迭代卷积核和偏差。 二维互相关运算（cross correlation） 互相关运算和卷积运算 为了得到卷积运 ...
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2020-02-19 21:06:02
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Convolutional Neural Networks 使用全连接层的局限性： 图像在同一列邻近的像素在这个向量中可能相距较远。它们构成的模式可能难以被模型识别。 对于大尺寸的输入图像，使用全连接层容易导致模型过大。 使用卷积层的优势： 卷积层保留输入形状。 卷积层通过滑动窗口将同一卷积核与不同 ...
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2020-02-18 23:20:05
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卷积神经网络基础 "1.二维卷积层" "2.填充和步幅" "3.多输入通道和多输出通道" "4.卷积层与全连接层的对比" "5.池化" 1.二维卷积层 二维互相关（cross correlation）运算的输入是一个二维输入数组和一个二维核（kernel）数组，输出也是一个二维数组，其中核数组通常称 ...
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2020-02-18 14:36:26
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卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是一种前馈神经网络，它的人工神经元可以响应一部分覆盖范围内的周围单元，对于大型图像处理有出色表现。 它包括卷积层(convolutional layer)和池化层(pooling layer)。 对比：卷积神经网络、全连 ...
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2020-02-15 11:26:56
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前言：人工智能机器学习有关算法内容，请参见公众号“科技优化生活”之前相关文章。人工智能之机器学习主要有三大类:1)分类;2)回归;3)聚类。今天我们重点探讨一下卷积神经网络(CNN)算法。 ^_^ 20世纪60年代，Hubel和Wiesel在研究猫脑皮层中用于局部敏感和方向选择的神经元时发现其独特的 ...
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2020-02-11 16:22:43
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需要实现对卷积层的重参数化reparameterization 但是代码里卷积前weight并没有hook，很难在原本的卷积类上用pure oo的方式实现 目前的解决方案是继承原本的卷积，挂载一个weight module替代原本的weight parameter。需要hack一下getattr 大 ...
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2020-02-08 17:48:05
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深度学习之卷积神经网络 卷积神经网络 - 结构 卷积层 通过在原始图像上平移来提取特征 激活层 增加非线性分割能力 池化层 减少学习的参数，降低网络的复杂度（最大池化和平均池化） 全连接层 卷积层（Convolutional Layer） 卷积核 - filter - 过滤器 - 卷积单元 - 模型 ...
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2020-02-07 22:40:01
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论文题目：MobileNet V2：Inverted Residuals and Linear Bottlenecks 文献地址：https://arxiv.org/abs/1801.04381 (非官方)源码地址： （1）Caffe 实现：https://github.com/shicai/Mob ...
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2020-02-07 11:04:34
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卷积神经网络 整体结构 全连接层:相邻层的所有神经元之间都有连接 CNN的结构 Convolution层 ReLU层 Pooling层 靠近输出的层中使用了"Affine ReLU"组合 最后的输出层中使用了"Affine Softmax"组合 卷积层 全连接层存在的问题 数据的形状被忽视:图像向全 ...
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2020-02-05 18:03:02
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Dropout是过去几年非常流行的正则化技术，可有效防止过拟合的发生。但从深度学习的发展趋势看，Batch Normalizaton(简称BN)正在逐步取代Dropout技术，特别是在卷积层。本文将首先引入Dropout的原理和实现，然后观察现代深度模型Dropout的使用情况，并与BN进行实验比对 ...
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2020-02-04 10:41:27
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