卷积神经网络基础概念(不讲公式)

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分类专栏： 人工智能 文章标签： cnn 深度学习
于 2022-11-17 15:35:02 首次发布
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本文介绍了卷积神经网络的基础模块，包括卷积、池化、ReLU激活函数、批归一化和丢弃法。通过具体案例阐述了卷积计算过程、填充、步幅、感受野的概念，以及多输入通道、多输出通道和批量操作的处理方式，旨在帮助读者理解CNN的工作原理。

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由于篇幅所限，本章将重点介绍计算机视觉的经典模型（卷积神经网络）和两个典型任务（图像分类和目标检测）。主要涵盖如下内容：

卷积神经网络：卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN）是计算机视觉技术最经典的模型结构。本教程主要介绍卷积神经网络的常用模块，包括：卷积、池化、激活函数、批归一化、丢弃法等。

  • 图像分类：介绍图像分类算法的经典模型结构，包括：LeNet、AlexNet、VGG、GoogLeNet、ResNet，并通过眼疾筛查的案例展示算法的应用。

  • 目标检测：介绍目标检测YOLOv3算法，并通过林业病虫害检测案例展示YOLOv3算法的应用。

计算机视觉的发展历程

计算机视觉的发展历程要从生物视觉讲起。对于生物视觉的起源，目前学术界尚没有形成定论。有研究者认为最早的生物视觉形成于距今约7亿年前的水母之中，也有研究者认为生物视觉产生于距今约5亿年前寒武纪【

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深度学习基础笔记——卷积神经网络概念及其计算方式
MengYa_Dream的博客
08-15 1万+
卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN） 卷积 卷积核 神经网络公式 卷积运算方式 补0（zero padding）池化（Pooling） 激活函数RelU (Rectified Linear Units) 全连接层(Fully connected layers) 标准卷积计算举例1 x 1 卷积计算举例 全连接层计算举例常见的几种卷积神经网络介绍 LeNet AlexNet VGGNet ResNet
卷积神经网络基础
linfy16的博客
09-25 503
卷积神经网络基础 卷积神经网络出现的意义 卷积运算 卷积神经网络 卷积神经网络出现的意义 计算机视觉问题中，输入的图片往往像素都很高。例如，一张普通的图片像素为1000 * 1000，那么输入x的维数就是1000 * 1000 * 3，W[1]就是一个3,000,000列的矩阵。 在神经网络中参数如此多的情况下，找到足够多的数据来保证不发生overfitting是很难的。 卷积神经网络就是为了...
卷积神经网络(CNN)基础
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A125679880的博客
04-09 2496
在卷积神经网络（CNN）中，softmax损失函数（也称为交叉熵损失函数）是用来衡量模型预测结果与真实标签之间的差异的损失函数。它在分类任务中被广泛使用，尤其是当输出需要解释为概率分布时。定义：Softmax损失函数是结合了Softmax激活函数和交叉熵损失的函数，用于衡量模型预测结果与真实标签之间的差异。作用作为优化目标，引导模型调整参数以最小化损失。适用于多分类任务，输出概率分布便于解释和比较。
卷积神经网络之基础
weixin_42104289的博客
02-28 1828
卷积  卷积核如何设置可以参考卷积神经网络的卷积核大小、个数，卷积层数如何确定呢？一般取(3,3)的小矩阵，卷积核里面每个值就是我们需要寻找(训练)的神经元参数（权重),开始会随机有个初始值，当训练网络时，网络会通过后向传播不断跟新这些参数值，直到寻找到最佳的参数值。如何知道是“最佳”？是通过损失函数去评估。  卷积核的步长是指卷积核每次移动几个格子，有横行和纵向两个方向。  卷积操作相当于特征提...
Keras 实现卷积神经网络识别手写数字、迁移学习以及tf.keras.applications使用
あずにゃん梓喵的博客
08-05 2678
日萌社 人工智能AI：Keras PyTorch MXNet TensorFlow PaddlePaddle 深度学习实战（不定时更新） 4.4 案例：CNN进行分类 4.4.1 卷积神经网络构建识别手写数字 卷积神经网络包含一个或多个卷积层（Convolutional Layer）、池化层（Pooling Layer）和全连接层（Fully-connected Layer）。 4...
卷积神经网络 损失函数,卷积计算公式 神经网络
aifamao6的博客
08-24 1628
从广义上说深度学习的网络结构也是多层神经网络的一种。传统意义上的多层神经网络是只有输入层、隐藏层、输出层。其中隐藏层的层数根据需要而定，没有明确的理论推导来说明到底多少层合适。而深度学习中最著名的卷积神经网络CNN，在原来多层神经网络的基础上，加入了特征学习部分，这部分是模仿人脑对信号处理上的分级的。具体操作就是在原来的全连接的层前面加入了部分连接的卷积层与降维层，而且加入的是一个层级。输入层-卷积层-降维层-卷积层-降维层--....--隐藏层-输出层简单来说，原来多层神经网络做的步骤是：特征映射到值。特
卷积神经网络理论基础,卷积神经网络基础知识
kfc67269的博客
08-31 616
下面我尽可能地用简单的语言来阐述下我的看法（叙述中假设你已经大致知道什么是深度学习和神经网络：大数据和高性能计算在如今的互联网时代，都让神经网络有了前所未有的“更深”的可能，一批新方法被发明出来（DenoiseAutoencoder、图像识别中，他提出了利用RBM预训练的方法。几年后人们发现？3，抛砖引玉。在这个框架下？...
卷积神经网络中的基本概念
qq_38882709的博客
08-30 1770
文章目录前言一、CNN是什么？CNN的应用二、Convolution（卷积）1、 概念2、卷积的应用3、三种卷积方式：三、Pooling（池化层）四、Full Connection（全连接）五、Kernels（卷积核）六、Padding(填充)padding的用途：padding模式：七、Strides（步长）八、Activation（激活）Sigmoid函数tanh函数ReLU函数Leaky ReLu函数九、Receptive field（感受野）总结 前言 例如：随着人工智能的不断发展，CNN这门技
卷积神经网络（CNN）基础
zywcj1314的博客
04-15 4498
CNN的基本结构原文地址：https://www.jianshu.com/p/da0c4cc76a06CNN分为几层CNN一共有卷积层（CONV）、ReLU层（ReLU）、池化层（Pooling）、全连接层（FC（Full Connection））下面是各个层的详细解释。卷积层（CONV）卷积，尤其是图像的卷积，需要一个滤波器，用滤波器对整个图像进行遍历，我们假设有一个32*32*3的原始图像A，...
卷积神经网络（基础篇）
qq_51691366的博客
07-30 361
前一部分叫做Feature Extraction，后一部分叫做classification（2）、每一个卷积核它的通道数量要求和输入通道是一样的。这种卷积核的总数有多少个和你输出通道的数量是一样的（3）、卷积(convolution)后，C(Channels)变，W(width)和H(Height)可变可不变，取决于是否padding。subsampling(或pooling)后，C不变，W和H变。
卷积神经网络——卷积神经网络基础
Zxiaosong的博客
09-09 1652
背景：计算机视觉是一个包含很广泛的领域，包含了日常生活中所有可视化的1维，2维，3维数据，例如心跳脉冲的检测（1维），目标检测、人脸识别（2维），3维场景重建、虚拟现实（3维）等，但是处理这些数据时往往需要巨大的内存需求（下面会详细的说明），普通的神经网络无法满足，因此卷积神经网络应运而生。 首先图片是计算机视觉中最重要的也是发展最快的领域，下面就从图片入手深入的讲解卷积神经网络。 图片介绍：...
卷积神经网络嵌套
03-23
<think>好的，我现在需要帮助用户了解卷积神经网络（CNN）的嵌套结构及其实现方法。首先，我需要回忆一下用户提到的引用内容，看看有没有相关的信息可以引用。用户提供了四个引用，其中引用[2]提到静态计算图和动态结构，引用[3]和[4]则涉及CNN的基本概念和应用。引用[1]虽然主要讲深度神经网络，但提到层叠结构，这可能与嵌套相关。 接下来，我需要明确用户的问题：他们想知道CNN的嵌套结构或实现方法。这里的“嵌套”可能指的是层次化的层结构，或者是模块化设计，比如Inception模块、残差块等。需要分步骤解释这些结构，并给出实现示例。 首先，应该介绍CNN的基本嵌套结构，比如卷积层、池化层、全连接层的堆叠。然后，讨论更复杂的嵌套模块，如ResNet的残差块，Inception的多分支结构。这些都属于嵌套结构，因为它们在大的网络结构中嵌套了更小的子结构。 在实现方法部分，可能需要用代码示例来说明。比如使用TensorFlow或PyTorch构建残差块。这里需要注意用户提供的引用是否有相关代码示例。引用中没有具体的代码，但引用[1]提到深层神经网络通过叠放层来实现，这可能可以作为参考。 另外，引用[2]提到的静态计算图和动态结构可能对实现方法有影响，比如在TensorFlow中使用静态图，而PyTorch使用动态图。不过用户的问题主要关注结构而非框架特性，但可以稍微提及动态结构如何支持复杂嵌套。 然后，我需要确保回答符合系统级指令：使用正确的中文，数学公式用$...$，独立公式用$$...$$，生成相关问题，并正确引用。例如，在提到Inception模块时，可以引用[3]或[4]，但需要检查引用内容是否相关。引用[4]提到CNN用于提取空间特征，RNN用于时间特征，这可能与应用场景相关，但和结构嵌套关系不大，所以可能不需要在此处引用。 在生成相关问题部分，需要考虑用户可能进一步询问的内容，比如设计原则、动态结构实现、模块选择等。确保问题与嵌套结构和实现方法相关，并基于引用内容。例如，引用[2]提到动态结构，可以生成相关问题关于动态图如何支持嵌套结构。 最后，检查LaTeX格式是否正确，比如卷积操作公式是否用$$...$$，变量是否正确使用$...$。确保没有使用Markdown格式，代码块用三个反引号包裹，并注明语言。 现在整理回答结构： 1. 基本嵌套结构：层叠的卷积、池化、全连接层，引用[1]和[3]。 2. 高级嵌套模块：残差块（ResNet）、Inception模块，引用[2]关于动态结构可能影响实现。 3. 实现方法：代码示例，如残差块的PyTorch实现。 4. 动态结构的影响：引用[2]说明动态计算图对复杂嵌套的支持。 5. 相关问题：涉及设计原则、模块选择、动态结构实现、性能优化等。 需要确保每个引用在回答中自然出现，例如在讨论层叠结构时引用[1]，讨论动态结构时引用[2]，提到CNN作为深度模型时引用[3]。 可能还需要补充一些细节，例如残差连接如何解决梯度消失，Inception模块的多尺度特征提取，这些都属于嵌套结构的一部分。在代码示例中，展示如何通过嵌套类或模块来构建这些结构。 最后，验证所有引用是否正确对应，比如引用[4]提到CNN用于空间特征，可能用于解释为什么需要嵌套结构来提取多层次特征，但不确定是否直接相关，可能不需要引用。主要引用[1]、[2]、[3]即可。</think>### 卷积神经网络的嵌套结构与实现方法 卷积神经网络（CNN）的嵌套结构通过多层次的特征提取和模块化设计实现复杂模式识别。其核心思想是通过堆叠或嵌套不同功能的层/模块，逐步抽象输入数据的特征[^3]。 --- #### 一、嵌套结构的典型形式 1. **层次嵌套** CNN的基础结构由卷积层、池化层、全连接层依次堆叠而成： $$ \text{输入} \to \underbrace{\text{卷积层} \to \text{池化层}}_{\text{特征提取模块}} \to \cdots \to \text{全连接层} \to \text{输出} $$ 这种嵌套通过多层卷积逐步提取从边缘到语义的高阶特征[^4]。 2. **模块嵌套** 现代CNN常使用可复用的子模块构建复杂网络： - **残差块（ResNet）**：引入跳跃连接解决梯度消失问题 ```python class ResidualBlock(nn.Module): # PyTorch实现 def __init__(self, channels): super().__init__() self.conv1 = nn.Conv2d(channels, channels, kernel_size=3, padding=1) self.conv2 = nn.Conv2d(channels, channels, kernel_size=3, padding=1) def forward(self, x): residual = x x = F.relu(self.conv1(x)) x = self.conv2(x) x += residual # 嵌套跳跃连接 return F.relu(x) ``` - **Inception模块**：并行多尺度卷积提升特征多样性 --- #### 二、动态嵌套的实现 引用[2]指出，某些框架支持**动态计算图**，允许根据输入数据调整网络结构。例如在目标检测中，可通过条件判断嵌套不同的特征处理分支： ```python if object_scale > threshold: # 动态选择嵌套模块 x = self.large_object_module(x) else: x = self.small_object_module(x) ``` --- #### 三、设计原则 1. **特征维度匹配**：嵌套模块的输入/输出通道需对齐 2. **梯度流动优化**：使用批量归一化（BatchNorm）或残差连接辅助训练 3. **计算效率**：通过$1\times1$卷积（如Inception）减少参数量 ---
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