CNN+VGG+ResNet

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原创 最新推荐文章于 2026-05-15 06:01:13 发布 214 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›
图像特征提取（VGG和Resnet特征提取卷积过程详解） 图像特征提取（VGG和Resnet卷积过程详解） 第一章 图像特征提取认知 1.1常见算法原理和性能 众所周知，计算机不认识图像,只认识数字。为了使计算机能够“理解”图像，从而具有真正意义上的“视觉”，本章我们将研究如何从图像中提取有用的数据或信息，得到图像的“非图像” 的表示或描述，如数值、向量和符号等。这一过程就是特征提取，而提取出来的这些“非图像”的表示或描述就是特征。有了这些数值或向量形式的特征我们就可以通过训练过程教会计算机如何懂得这些特征， 从而使计算机具有识别图像的本领。 1.2 什么是图 阅读详情

目录

 CNN卷积神经网络

卷积层

池化层

全连接层

flatten()是对多维数据的降维函数。

VGG

ResNet

Batch Normalization（BN）

CNN卷积神经网络

卷积层

池化层

有两种广泛使用的池化操作——平均池化（average pooling）和最大池化（max pooling），其中最大池化是两者中使用最多的一个操作，其效果一般要优于平均池化。池化层用于在卷积神经网络上减小特征空间维度，但不会减小深度。

全连接层

在全连接层中，我们将最后一个卷积层的输出展平，并将当前层的每个节点与下一层的另一个节点连接起来

全连接，此时需要把特征图平铺成一维向量这步操作称为Flatten，压平后输入特征大小为32*16*16=8192，之后做一次全连接对大小为8192特征变换到大小为128的特征，再依次做两次全连接分别得到64，10

flatten()是对多维数据的降维函数。

flatten(),默认缺省参数为0，也就是说flatten()和flatte(0)效果一样。

python里的flatten(dim)表示，从第dim个维度开始展开，将后面的维度转化为一维.也就是说，只保留dim之前的维度，其他维度的数据全都挤在dim这一维。

VGG

VGG由5层卷积层、3层全连接层、1层softmax输出层构成，层与层之间使用maxpool（最大化池）分开，所有隐藏层的激活单元都采用ReLU函数。

卷积层参数表示为“conv（感受野大小）-通道数”，例如con3-64，表示使用3x3的卷积核，通道数为64

手撕 CNN 经典网络之 VGGNet（理论篇） - 知乎

ResNet

在ResNet网络中有如下几个亮点：

1、提出residual结构（残差结构），并搭建超深的网络结构(突破1000层)

2、使用Batch Normalization加速训练(丢弃dropout)

当堆叠到一定网络深度时，就会出现两个问题。

1、梯度消失或梯度爆炸。

2、退化问题(degradation problem)。

Batch Normalization（BN）

Batch Normalization（BN）超详细解析-优快云博客

如果batch size为m，则在前向传播过程中，网络中每个节点都有m个输出，所谓的Batch Normalization，就是对该层每个节点的这m个输出进行归一化再输出.

反向传播

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深度学习--CNN应用--VGG16网络和ResNet18网络 VGG论文大家有兴趣的可以去研读一下。首先呢，我们先简单了解一下VGG网络的来源自2012年AlexNet在lmageNet图片分类比赛中大获成功以来，关于深度神经网络的研究又一次如火如茶般进行;VGGNet 是由牛津大学视觉几何小组 (Visual Geometry Group,VGG)提出的一种深层卷积网络结构，他们以 7.32% 的错误率赢得了 2014年 ILSVRC 分类任务的亚军(冠军由 GoogLeNet 以 6.65% 的错误率夺得) 阅读详情

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