卷积网络的小技巧

最新推荐文章于 2022-06-02 09:39:46 发布
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池化层的感受野大小很少超过 3(避免池化过程过于激烈,造成信息的丢失,造成算法的性能变差）

在这里插入图片描述
maxpool输出计算

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计算机视觉卷积神经网络（CNN）基础：从LeNet到ResNet
优快云博客专家，系统架构师，有合作、疑惑请私信博主。
04-11 14万+
计算机视觉卷积神经网络（CNN）基础：从LeNet到ResNet，在计算机视觉领域，卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）已然成为推动众多任务发展的核心力量。从早期简单的图像识别，到如今复杂的目标检测、语义分割、图像生成等任务，CNN 都展现出了卓越的性能。CNN 的发展历程见证了一系列经典模型的诞生，其中 LeNet 作为开山之作，为 CNN 的发展奠定了基础，而 ResNet 则通过创新性的设计，突破了传统神经网络的限制，使得网络能够构建得更深、性能更优。
计算机视觉卷积神经网络CNN架构设计指南：如何构建高效的视觉模型？
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04-20 11万+
计算机视觉CNN架构设计指南：如何构建高效的视觉模型？人工智能、大模型、AI、计算机视觉领域，卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）已成为主导性的模型架构。从图像分类到目标检测，从语义分割到图像生成，CNN 展现出了强大的性能。构建一个高效的 CNN 视觉模型，不仅需要对其基本原理有深入理解，还需要掌握一系列架构设计技巧。本文将详细探讨如何构建高效的 CNN 视觉模型，涵盖从基础概念到复杂架构设计的各个方面，并通过丰富的代码示例帮助读者更好地理解和实践。
调试CNN的说明书
weixin_40255359的博客
09-02 935
没有调试前必备的条件： 1.使用适当的日志记录和有意义的变量名称。在TF中能够通过名称来跟踪不同的变量，并在TF的可视化工具TensorBoard中显示出计算图。 最重要的是，每隔几个训练步骤都要确保记录了相关的值，例如：step_number, accuracy, loss, learning_rate。适用的话，加上更具体的度量标准（例如在图像分割任务中使用mean_intersectio...
卷积网络小细节
yysstrp的博客
04-24 406
【1】全连接层换成卷积好处：全连接层使得输入维度固定，替换成卷积可以输入任意大小的数据，适合检测分割等任务。第一个全连接层的输入是7*7*512, 输出是4096. 这可以用一个卷积核大小7*7, 步长(stride)为1, 没有填补(padding), 输出通道数4096的卷积层等效表示, 其输出为1*1*4096, 和全连接层等价. 后续的全连接层可以用1x1卷积等效替代.【2】incepti...
好用方便的卷积网络总结小技巧
m0_50360098的博客
05-14 277
提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档 文章目录前言一、卷积网络的核心概念1.核心特点2.卷积原理二、使用步骤1.引入库2.读入数据总结 前言 前段时间参加了一个比赛，主要是关于图像分类方面的，刚好最近把他腾出来。 一、卷积网络的核心概念 1.核心特点 卷积网络的核心特点：卷积+池化的架构。 而且卷积的方式是有选择性的局部链接 2.卷积原理 卷积网络是通过卷积层中的过滤器用卷积计算图像的核心特征进行抽取。从而提高图像处理的效率和准确率。 我们要知道人眼识别和机器识别的区别，
卷积神经网络技巧总结（非常棒）
csdnforyou的博客
07-20 1576
原文地址：https://www.cnblogs.com/databingo/p/9503098.html 前提名词 feature map: 特征图, 卷积核的输入和输出都被称为feature map 卷积核技巧 0x01 多个小卷积核代替大卷积核 之前的观念是越大的卷积核感受野(receptive field)越大, 看到的信息越多, 提取的特征越好, 但存在问题: 参数剧增, 计算...
一文读懂深度学习中的各种卷积
数据派THU
05-31 763
来源：机器之心本文长度为7200字，建议阅读10分钟本文归纳总结深度学习中常用的几种卷积，并会试图用一种每个人都能理解的方式解释它们。如果你听说过深度学习中不同种类的卷积（比如 2D /...
基于CNN卷积神经网络的时间序列预测高精度Matlab实现及优化技巧
最新发布
04-23
内容概要：本文详细介绍了使用卷积神经网络(CNN)进行时间序列预测的方法及其在Matlab中的具体实现。首先讨论了数据预处理的关键步骤，如滑动窗口构建、小波分解去噪等。接着阐述了模型架构设计，包括三层卷积层、...
Keras深度学习实战（7）——卷积神经网络详解与实现
盼小辉丶的博客
06-02 1万+
传统深度前馈神经网络的局限性之一是它并不满足平移不变性，且容易受图像中对象大小的影响。卷积神经网络 (Convolutional Neural Network, CNN) 的提出正是用于解决传统神经网络的这些缺陷。即使对象位于图片中的不同位置或其在图像中具有不同占比，CNN 也能够正确的处理这些图像，因此在对象分类/检测任务中更加有效。本节详细介绍了 CNN 的基本概念与计算流程，同时使用 Keras 构建 CNN 模型识别手写数字。.........
卷积神经网络 入门介绍 展示PPT
05-01
### 卷积神经网络(CNN)入门介绍 #### 背景及引入 卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)是深度学习领域的重要组成部分，尤其在图像处理、计算机视觉以及自然语言处理等领域有着广泛的应用。随着大数据...
提升卷积神经网络的技巧
神秘少年的博客
05-30 3万+
本文主要是介绍一些卷积神经网络提升性能的技巧，内容可能不全，但是会实时的补充。首先介绍比较广泛的实用技巧，以用于建立和训练自己的深层网络。主要包括在一下几个方面：1）数据增强；2）图像预处理；3）网络的初始化；4）训练期间的小技巧；5）激活函数的选择；6）正则化策略；7）从图中判断模型性能； 会对内容进行实时的更新，有问题也会进行修正。 2017.3.28 1、数据增强 如果原始图像
改进卷积神经网络，你需要这14种设计模式(转载自机器之心微信号，mark一下当自己网络训练不好时可以看看)
u013818406的博客
04-16 2722
自从 2011 年深度卷积神经网络（CNN）在图像分类任务中优于人类开始，它们就成为了计算机视觉任务中的行业标准，这些任务包括图像分割、目标检测、场景标记、跟踪以及文本检测等等。 然而，训练神经网络的技巧并不容易掌握。与之前的机器学习方法一样，细节是最恐怖的地方，然而在卷积神经网络中有更多的细节需要去管理：你所用的数据和硬件的限制是什么？你应该以哪种网络作为开始呢？AlexNet
一种快速卷积实现方法
B1009的博客
12-28 1万+
本文基于论文Fast Algorithms for Convolutional Neural Networks，并且整理了相关知识点。 我们首先了解一下傅里叶变换： 对于连续型傅里叶变换的频域核时域转换公式：
神经网络中卷积层的堆叠
Cheese的博客
09-01 1万+
在神经网络的设计中，经常会出现多个卷积层堆叠的情况，为什么要这样设计呢？
卷积的两种手算方法
李江龙的博客
08-27 4万+
会了第二种卷积手算方法，可以递推圆周卷积方法，原理是一样的的，只是延时变成了循环。 同理的根据相关性的定义，将其中一个序列反向，然后按照本文这种方法进行求解，就是手算序列相关性了。 对如下x、y两个序列进行卷积计算，根据定义可以知道卷积结果长度为 5 首先，看第一种计算方法，根据定义式先将y序列翻转，然后逐位相乘 第二种方法相对来说比较简单，转到z域后，卷积变为多项式相乘...
深度卷积神经网络及各种改进
我是天才很好
08-09 8507
文章目录1、残差网络2、不同大小卷积核并行卷积3、利用(1,x),(x,1)卷积代替(x,x)卷积4、采用瓶颈(Bottleneck)结构5、深度可分离卷积6、改进版深度可分离卷积+残差网络7、倒转残差(Inverted residuals)结构8、并行空洞卷积 1、残差网络 这个网络主要源自于Resnet网络，其作用是： 将靠前若干层的某一层数据输出直接跳过多层引入到后面数据层的输入部分。 意味着后面的特征层的内容会有一部分由其前面的某一层线性贡献。 实验表明，残差网络更容易优化，并且能够通过增加相当的深
卷积神经网络的调参技巧2
bingbign0607的博客
05-14 770
卷积神经网络的调参技巧2 激活函数调参技巧 1.对于稀疏数据，使用学习率自适应方法 2.随机梯度下降（SGD）,通常训练时间长，最终效果比较好，但需要好的初始化和learning_rate 3.需要训练较深复杂的网络且需要快速收敛的时候，推荐使用Adam，并且设一个比较小的学习率 4.adagrad。RMSprop，Adam是比较相近的算法。在相似的情况表现差不多。其他另外2个比Adam比较不稳定 sigmoid 1.输入非常大或非常小时，没有梯度 2.输出均值非0（值为0.5） 影响：归一化的时候，设置
想改进你的卷积神经网络？看看这14种设计模式！
weixin_33935777的博客
05-24 1196
更多深度文章，请关注云计算频道： https://yq.aliyun.com/cloud 自2011年以来，深度卷积神经网络（CNN）在图像分类的工作中的表现就明显优于人类，它们已经成为在计算机视觉领域的一种标准，如图像分割，对象检测，场景标记，跟踪，文本检测等。 但，想要熟练掌握训练神经网络的能力并不是那么容易。与先前的机器学习思维一样，细节决定成败...
卷积的血腥的理解
02-20 819
比如说你的老板命令你干活，你却到楼下打台球去了，后来被老板发现，他非常气愤，扇了你一巴掌（注意，这就是输入信号，脉冲），于是你的脸上会渐渐地（贱贱地）鼓起来一个包，你的脸就是一个系统，而鼓起来的包就是你的脸对巴掌的响应，好，这样就和信号系统建立起来意义对应的联系。下面还需要一些假设来保证论证的严谨：假定你的脸是线性时不变系统，也就是说，无论什么时候老板打你一巴掌，打在你脸的同一位置（这似乎要求你的
卷积神经网络训练技巧
09-15
卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNNs）是深度学习中的一种重要模型，特别适用于处理具有网格状拓扑结构的数据，例如图像。在训练CNN时，有多种技巧可以提高模型的性能和效率： 1. 数据预处理：在输入模型之前，对数据进行归一化处理，使得模型训练更快收敛。例如，将图像像素值标准化到0-1之间或使用Z-score标准化。 2. 权重初始化：使用合适的权重初始化方法，如He初始化或Xavier初始化，可以加快模型的收敛速度。 3. 激活函数：选择合适的激活函数，例如ReLU（Rectified Linear Unit）或其变体，可以避免梯度消失问题，并加速训练。 4. 批量归一化（Batch Normalization）：通过在每一层的输出上使用批量归一化，可以减少内部协变量偏移，从而提高训练速度和模型的泛化能力。 5. 选择合适的优化器：选择合适的优化算法，如Adam、RMSprop或SGD，可以根据具体的任务和数据集进行调整。 6. 正则化：为了防止过拟合，可以采用L1、L2正则化或者使用Dropout技术，在训练过程中随机关闭一些神经元。 7. 学习率调度：适时调整学习率，如使用学习率衰减策略或学习率预热，可以帮助模型在训练过程中更稳定地收敛。 8. 使用预训练模型：采用在大规模数据集上预训练的模型作为起点，可以加速训练并提高小数据集上的性能。 9. 损失函数选择：根据任务类型选择合适的损失函数，例如交叉熵损失用于分类问题，均方误差用于回归问题。 10. 模型剪枝和量化：在训练完成后，通过剪枝和量化技术减少模型大小，提高推理速度和效率。
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