CNN笔记

最新推荐文章于 2022-11-08 16:49:38 发布
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0915（未完全查正）

keepdropout=0.5，保留50%的隐含节点。keepdropout=1，保留全部的隐含节点，在计算准确率时使用。

一般的，relu函数用于深网络，数据量大，它是保留大于0的数据，映射到【0,1】，有利于解决梯度消失问题。sigmoid函数用于浅网络，数据量小，映射到【-1,1】，但可能会出现梯度消失。

loss函数计算：tf.nn.l2_loss（权重）。alpha*tf.nn.l2_loss()前的系数alpha可以调整正则化。

tf.train.AdamOptimizer(学习率learning rate).minimize(损失loss)

没有了conv2d，maxpool，CNN就是多层感知机DNN


Python的CNN笔记
a1111111111ss的博客
03-02 1495
降维方法有PCA（主成分分析）和LDA（线性判别分析，Fisher Linear Discriminant Analysis 1：Tensorflow中examples.tutorials.mnist中 input_data数据类 在tensorflow最初时一直用的就是最经典的mnist手写字符识别中的数据集了，而且在tensorflow中直接封装好的是mnist手写字符的数据集类，方便直接用input_data.*中的方法调用其读取数据，读取数据标签 2：mnist = input_data.read_
cnn学习笔记
yolov4的博客
10-15 261
cnn学习笔记 ReLU（修正线性单元）层在每个卷积层之后，通常会立即应用一个非线性层（或激活层）。其目的是给一个在卷积层中刚经过线性计算操作（只是数组元素依次（element wise）相乘与求和）的系统引入非线性特征。过去，人们用的是像双曲正切和 S 型函数这样的非线性方程，但研究者发现 ReLU 层效果好得多，因为神经网络能够在准确度不发生明显改变的情况下把训练速度提高很多（由于计算效率增加）
R-CNN学习笔记
XZZPPP的博客
05-08 5985
1、简介        R-CNN是深度学习在目标检测任务上的应用，其中R对应于“Region(区域)”。整体框架与传统方法相似。        本文两个关键点是：1、使用候选窗口，并用CNN对其进行特征提取；2、样本缺乏时，使用大量辅助样本预先训练，再用自己样本进行微调。         整体框架大致为：生成候选窗口(Selective Search)，进行特征提取(CNN)，对窗口进行分
CNN笔记：通俗理解卷积神经网络
01-08
CNN笔记：通俗理解卷积神经网络 卷积神经网络（CNN）是一种深度学习算法，能够模拟人脑对图像的识别和处理能力。下面是对CNN的通俗理解笔记： 神经元 神经网络由大量的神经元相互连接而成。每个神经元接受线性...
卷积神经网络CNN笔记（理解CNN数学原理的指南）.pdf
02-24
卷积神经网络（CNN）是一种专门用于处理具有类似网格结构的数据的深度学习模型，例如时间序列数据（一维网格）和图像数据（二维网格）。CNN在计算机视觉、机器学习和模式识别领域表现出色。在计算机视觉领域，CNN...
CNN简单笔记
12-28
### CNN简单笔记详解 #### 一、概述 卷积神经网络（Convolutional Neural Network，简称CNN）是一种深度学习模型，特别适用于图像处理任务。CNN的设计灵感来源于人类视觉系统的工作方式，通过模仿生物视觉皮层的...
CNN学习笔记
AI小白入门的博客
07-15 1686
介绍卷积神经网络是人工神经网络的一种，已成为当前语音分析和图像识别领域的研究热点。它的权值共享网络结构使之更类似于生物神经网络，降低了网络模型的复杂度，减少了权值的数量。该优点在网络的输入是多维图像时表现的更为明显，使图像可以直接作为网络的输入，避免了传统识别算法中复杂的特征提取和数据重建过程。卷积网络是为识别二维形状而特殊设计的一个多层感知器，这种网络结构对平移、比例缩放、倾斜或者共他形式的变形具
卷积神经网络CNN学习笔记 pdf
11-07
个人整理的CNN学习笔记，所有素材均来自于互联网。把经典的摘之以作备案，待整理好这份笔记后，发现对CNN也有了深入理解，希望对你也有帮助！
CNN基础记录篇（CNN笔记）
Fighting_y的博客
07-02 442
1.卷积核（滤波器）大小为kkd，其中d为深度，d和输入特征图的通道数相同。每一层的卷积核数量和输出通道数数相同。输入的每个通道和对应深度的卷结核进行卷积，然后取和，组成输出的一个通道。 2.卷积尺寸变化公式：（输入尺寸（W_in,H_in），输出尺寸（W_out,H_out）,padding为某个数值，stride为步长,卷积核大小（W_k,H_k）） H_out = (H_in-H_k+2padding)/stride + 1 W_out = (W_in-W_k+2padding)/stride + 1
CNN（卷积神经网络）学习笔记
c923813753的博客
09-04 327
CNN的概念 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。 CNN的结构层次 基础的CNN由卷积(convolution), 激活(activation), and 池化(pooling)三种结构组成。CNN输出的结果是每幅图像的特定特征空间 卷积 考虑一个大小为5×5的图像，和一个3×3的
DeepLearning CNN 笔记
RhineYu's Blog
03-30 1600
DeepLearning 第9章 卷积神经网络 笔记
CNN学习笔记一
AnnaZhan的博客
10-27 485
CNN学习（一） Convolutional Neural Networks are very similar to ordinary Neural Networks from the previous chapter: they are made up of neurons that have learnable weights and biases 卷积神经网络和其他神经网络非常相似！！ ...
卷积神经网络（CNN）——学习笔记
weixin_43898617的博客
11-08 1153
卷积神经网络 CNN
卷积神经网络（CNN）笔记整理
LittleGreenI的博客
07-03 1353
卷积神经网络（CNN）介绍
李宏毅cnn学习笔记
最新发布
09-10
他在课程中有关于卷积神经网络（CNN）的学习笔记，这些学习笔记可以帮助人们更好地理解和应用CNN。 在他的学习笔记中，李宏毅介绍了CNN的基本概念、架构和工作原理。他详细讲解了卷积层、池化层和全连接层等组成...
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