CNN学习记录之卷积层+全连接层

最新推荐文章于 2024-11-25 10:22:59 发布
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#CNN #卷积层 #全连接层

本文深入探讨了深度学习中卷积层的工作原理，解释了如何通过卷积核进行特征提取，产生新的特征图。同时，文章详细阐述了全连接层的作用，说明了其如何将卷积层的输出转化为最终的分类结果。

卷积层：

对应位置乘积求和求和再求和（就是所谓的加权平均）！！这样操作之后每个窗口的输出为一个1*1的值

那么32*32*3的矩阵通过5*5*3卷积核就会产生28*28*1的矩阵

 

全连接层：

对于每一个1*1的输出，我们都需要输入层所有值的信息

所以如果input = 20*4*4，output = 400*1*1

那么对于400里面每一个1*1我们都需要20*4*4个权重值和1个偏置值！

 

 

动手学深度学习之全连接卷积神经网络
Trony的博客
08-31 758
全连接卷积神经网络(FCN) FCN是用深度神经网络来做语义分割的奠基性工作 他用转置卷积层来替换CNN最后的全连接层，从而可以实现每个像素的预测 代码实现 %matplotlib inline import torch import torchvision from torch import nn from torch.nn import functional as F from d2l import torch as d2l # 使用在ImageNet数据集上预训练的ResNet-18模型来提取
全连接层介绍以及简单实现
qq_41845951的博客
07-15 6780
全连接层是神经网络最后的一层，有着至关重要的作用，全连接层之前的作用是提取特征，全连接层的作用是分类。 下面简单介绍一下全连接层 cnn已经提取到了特征，我们怎么将这个特征转化成输出结果呢，比如识别是什么动物，特征有尾巴，头，四条腿等，cnn已经提取出这些特征，但是我们需要输出[0,1,0....],.index0是猫，index1是狗...,因此全连接层就是这个作用，将特征映射成结果。 举个例子 我们要识别一张图片是不是猫，当我们提取到了一些特征，我就可以判断这个是不是猫了，因为全连接层的作用主.
卷积神经网络（CNN）
z649431508的博客
10-16 1766
定义一个卷积神经网络。 我们需要三个基本的元素来定义一个基本的卷积网络 1.卷积层 2.池化层 3.全连接层 4.输出层
卷积神经网络（CNN）中的全连接层（Fully Connected Layer）
最新发布
搏博的专栏
11-25 1万+
特别的，在分类任务中，全连接层的输出结果通过softmax激活函数映射为各个类别的得分或概率，通过比较不同类别的得分或概率，可以实现分类决策。全连接层中的每个连接都对应一个权重参数，由于全连接层的参数数量很大，因此在实际应用中，通常会采用一些方法（如反向传播算法）来优化和学习这些参数。卷积神经网络（CNN）中的全连接层（Fully Connected Layer，FC层）是神经网络的一种基本层结构，通常位于CNN的尾部，用于对前面卷积层和池化层提取的特征进行全局分析和决策。图3 全连接层中的部分特征。
机器学习/深度学习入门：CNN卷积层+全连接层
M_Z_G_Y的博客
08-04 1839
对卷积的理解：https://www.zhihu.com/question/22298352 卷积层（特征提取） 假如有一幅1000*1000的图像，如果把整幅图像作为向量，则向量的长度为1000000（10^6）。在假如隐含层神经元的个数和输入一样，也是1000000；那么，输入层到隐含层的参数数据量有10^12，妈呀，什么样的机器能训练这样的网络呢。所以，我们还得降低维...
【机器学习】卷积层，池化层，全连接层，BN层作用；CNN 网络参数数量的计算
weixin_37985288的博客
06-22 1万+
官方文档：https://keras.io/layers/convolutional/#zeropadding2d https://www.cnblogs.com/ymjyqsx/p/9451739.html 【搬运】conv卷积层： 1.相当于一个特征提取器来提取特征 2.提供了位置信息 3.减少了参数个数 https://blog.youkuaiyun.com/m0_37622530/articl...
Faster R-CNN和SSD 重点内容（内附卷积层与全连接层区别）
q199502092010的博客
12-26 6482
首先需要说明的是，本文在写时仅仅依靠着对论文的解读，具体代码的实现还没有看。最终可能也不一定会看源码，会找一个合适的进行详细的学习。通过阅读以下两篇论文及翻译，总结出一些网络的特点记录在这里，方便之后的查找。 Faster R-CNN https://arxiv.org/abs/1506.01497 翻译：https://blog.youkuaiyun.com/quincuntial/article/det...
CV：CNN（Convolutional Neural Networks，卷积神经网络）概述【(卷积层×n+池化层)×m+全连接层】【卷积层输出长宽维度：O= (I+2P-F)/S+1、通道数：K 】
u013250861的博客
12-18 2942
卷积神经网络（Convolutional Neural Networks / CNNs / ConvNets）与普通神经网络非常相似，它们都由具有可学习的权重和偏置常量(biases)的神经元组成。每个神经元都接收一些输入，并做一些点积计算，输出是每个分类的分数，全连接神经网络(DNN)里的一些计算技巧到这里依旧适用。 - CNN（convolutional neural network），主要就是通过一个个的filter，不断地提取特征，从局部的特征到总体的特征，从而进行图像识别等等功能。 - 一个卷积神
《CNN笔记总结系列之五》全连接层及卷积网络相关其他知识
weixin_44014740的博客
11-24 1273
《CNN笔记总结系列之五》全连接层及卷积网络相关其他知识 -------本文仅为学习笔记，不做任何商业用途------- 前言     《CNN笔记总结系列》的[1]-[4]分别介绍了卷积神经网络的输入层、卷积层、激励层以及池化层。本文紧接着上述内容，简单介绍卷积神经网络的全连接层。 一、全连接层     全连接层的每一个结点都与上一层的所有结点相连，用来把前边提取到的特征综合起来。由于其全相连的特性，一般全连接层的参数也是最多的。两层之间所有神经元都有权重连接，通常全连接层在卷积神经网络尾部。     
全连接层及卷积层的反向传播公式
DragonProbiotics的博客
02-28 2255
前言 这里主要是记录一下全连接层及卷积层的两组反向传播(BP)公式，只要看懂和记住这两个公式，反向传播的理解和实现应该都是不难的了。 全连接层BP公式 zjl=∑kwjklakl−1+bjl(1.1)z^l_j= \sum_k w^l_{jk} a^{l-1}_k+b^l_j \tag{1.1} zjl​=k∑​wjkl​akl−1​+bjl​(1.1) δL=∇aLC⊙σ′(zL)(1.2)\d...
深度学习笔记10：三维卷积、池化与全连接
weixin_37737254的博客
07-11 2001
在上一讲中，我们对卷积神经网络中的卷积操作进行了详细的解读，但仅仅是对二维图像，即通道数为 1 的图像（灰度图）进行了卷积，对于三维或者更高维的图像卷积显然并...
CNN入门讲解-为什么要有最后一层全连接？
weixin_39123145的博客
10-08 8140
转载自：https://baijiahao.baidu.com/s?id=1590121601889191549&wfr=spider&for=pc 先来一段官方的语言介绍全连接层（Fully Connected Layer） 全连接层常简称为 FC，它是可能会出现在 CNN 中的、一个比较特殊的结构；从名字就可以大概猜想到、FC 应该和普通层息息相关，事实上也正是如此。直观地...
CNN中的全连接层
wuyalan1994的博客
12-25 835
CNN中的全连接层 读到一篇文章关于解释CNN中的全连接层，作者对全连接层的介绍通俗易懂：https://zhuanlan.zhihu.com/p/33841176
对全连接层（fully connected layer）的通俗理解
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全连接层（fully connected layers，FC）在整个卷积神经网络中起到“分类器”的作用。如果说卷积层、池化层和激活函数层等操作是将原始数据映射到隐层特征空间的话，全连接层则起到将学到的“分布式特征表示”映射到样本标记空间的作用。在实际使用中，全连接层可由卷积操作实现：对前层是全连接的全连接层可以转化为卷积核为1x1的卷积；而前层是卷积层的全连接层可以转化为卷积核为hxw的全局卷积，h和w分别为前层卷积结果的高和宽。全连接的核心操作就是矩阵向量乘积 y = Wx。
基于Java机器学习自学笔记（第81-87天：CNN卷积神经网络的入门到全代码编写）
ALBlack的博客
06-07 3176
本文加上代码一共6万多字, 讲述了CNN的基本概念与实现原理, 并且分析了它的学习的逻辑, 做数学推导, 得到一些CNN的学习公式. 最后通过原理设计了完整了CNN代码
Tensorflow + Mnist (两层CNN，两层全连接)
liu_matthew的博客
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前面几天中断了好几天，装了个linux，搭建了一下深度学习环境。入坑tensorflow，算是目前相当方便的一个平台了。环境的搭建我有单独写了个博客。 我搭建的环境 ubuntu16.04LTS + python3.6+tensorflow1.2 我的硬件环境： i7-4720HQ @2.60ghz*8 + 950m 直接上手tensorflow的入门教程，mnist手写字符的识别，ten
Tensorflow CNN(两层卷积+全连接+softmax)
zeroQiaoba的博客
04-26 1万+
由于卷积用于分类的方法非常固定，因此直接贴上源码以及链接，有需要的直接稍加修改就可以了。 传送门 简单写一下心得体会 卷积层+pooling层#定义变量，初始化为截断正态分布的变量 def weight_variable(shape): initial = tf.truncated_normal(shape, stddev=0.1) return tf.Variable(ini
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CNN卷积层、池化层、全连接层
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虽然这篇笔记主要集中在基础的二维卷积，但卷积神经网络可以包含多个卷积层、池化层、激活函数（如ReLU）、全连接层等，构成复杂的深度架构。这样的模型能够学习更高级别的特征，从而在图像分类、物体检测等任务中...
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