第四部分 卷积神经网络 - 2 笔记

最新推荐文章于 2025-03-12 10:24:57 发布
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分类专栏： 吴恩达深度学习笔记 文章标签： 笔记 深度学习 机器学习 卷积神经网络 keras
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/dddd34/article/details/80375463
本文为深度学习系列笔记的第四部分，重点探讨卷积神经网络（CNN）。内容涵盖CNN的基本原理、架构及Keras实现。通过实例解析，帮助理解其在图像识别中的应用。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

1.7 单层卷积网络
One layer of a convolutional network

如图所示的单层的卷积网络。针对上一层的输出，首先经过卷积，随后加入偏置项，然后应用激活函数ReLU，这即是一个卷积核对应的一个特征映射，若有m个卷积核则会对应m个特征映射，将这m个特征映射堆叠起来，即为经卷积后的输出数据。
一个卷积层对应的参数个数：
假设有10个卷积核，卷积核大小为3x3x3，则每个卷积核对应27个参数，以及一个偏置项，则10个卷积核共对应(27+1)x10 = 280个参数。无论上一层的输入为多少，该层的参数个数始终未280个，这也一定程度上避免了过参数化/过拟合。
卷积层的标记和参数总结:

1.8 简单卷积网络示例
A simple convolution network example

输入：影像大小为39x39x
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YOLOv11改进策略【卷积层】| CVPR-2023 部分卷积 PConv 轻量化卷积，降低内存占用
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论文中指出现有网络虽然可以通过降低 FLOPs 来提高速度，但 FLOPs 并不等于实际计算速度，因为内存访问也占用了大量时间。在此之前。深度可分离卷积 (DWConv) 虽然降低了 FLOPs，但增加了内存访问次数，导致计算速度反而下降。因此，需要一种新的算子，既能降低 FLOPs，又能保持较高的计算速度。所以论文提出一种部分卷积（Partial Convolution），PConv 利用特征图中的冗余信息，只对部分输入通道进行卷积操作，而保留其他通道不变。这样可以减少计算冗余和内存访问次数，从而提高计算
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