传统BP vs CNN

最新推荐文章于 2024-05-19 00:26:29 发布
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分类专栏： 其他笔记
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/hduxiejun/article/details/53704925
本文对比了传统BP网络与卷积神经网络(CNN)在处理图像识别任务时的区别。传统BP网络面临权值过多导致计算量巨大及所需训练样本数量庞大的问题。而CNN通过引入感受野和权值共享机制显著减少了需要训练的参数数量。

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传统BP vs CNN

存在2个问题

传统BP网络存在的问题：
1.权值太多，计算量太大
2.权值太多，需要大量样本进行训练

这里写图片描述

传统的BP来处理图像问题的话因为计算权值太多太大。

网络的建立要根据数据的大小来建立。
求解权值得过程类似于求解方程组的过程，有1亿个权值要多少个数据量要多少样本？
最好是权值得5-30倍。 一般说来数据量越大越好。

CNN的崛起

感受野

CNN的牛逼之处在于通过感受野和权值共享减小了神经网络需要训练的参数个数。
这里写图片描述

权值共享

这里写图片描述

权值是共享的：区域大小都是一样的，权值都是一样的

这里写图片描述

存在问题-解决方案

存在的问题：
1.边缘过度不平滑（重采样的方法来解决这个问题）
2.滤波器太单一（采集图片的一些特征，不同的滤波器采集不同的特征）

BP与CNN的联系总结
LLearx的博客
10-27 8505
传统全连接BP网络与CNN的一些总结与联系   本文的目的是： 1、 对刚学知识的温故知新； 2、 作为一个笔记作用； 3、 恳请对错误点或者不恰当点的指正。   下面开始扯皮。   网络前向传播略。 BP网络反馈过程： 证明过程略，主要是链式法则，网上一大堆证明。下面给出结论，各个符号的意义体会到其中道理即可。 （粗体是向量or矩阵，正常体是标量） 一个重要
bp神经网络和cnn神经网络,bp神经网络和神经网络
aifans_bert的博客
10-17 2552
一、计算方法不同1、前馈神经网络：一种最简单的神经网络，各神经元分层排列。每个神经元只与前一层的神经元相连。接收前一层的输出，并输出给下一层．各层间没有反馈。2、BP神经网络：是一种按照误差逆向传播算法训练的多层前馈神经网络。3、卷积神经网络：包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络。二、用途不同1、前馈神经网络：主要应用包括感知器网络、BP网络和RBF网络。2、BP神经网络：（1）函数逼近：用输入向量和相应的输出向量训练一个网络逼近一个函数；（2）模式识别：用一个待定的输出向量将它与输入向量联系起来；（3
BP神经网络与卷积神经网络（CNN）
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bp神经网络和cnn神经网络,bp神经网络与cnn区别
Supermen333的博客
10-05 1008
传统神经网络（这里作者主要指前向神经网络）中，采用的是back propagation的方式进行，简单来讲就是采用迭代的算法来训练整个网络，随机设定初值，计算当前网络的输出，然后根据当前输出和label之间的差去改变前面各层的参数，直到收敛（整体是一个梯度下降法）。人工神经网络是生物神经网络在某种简化意义下的技术复现，作为一门学科，它的主要任务是根据生物神经网络的原理和实际应用的需要建造实用的人工神经网络模型，设计相应的学习算法，模拟人脑的某种智能活动，然后在技术上实现出来用以解决实际问题。
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机器学习——深度神经网络实践（FCN、CNN、BP）
转载请标明出处，完整项目/代码详见github：https://github.com/yiru1225
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本篇博客主要介绍深度神经网络（FNC、CNN、BP等）算法的概念与原理以及相关分析推导，比较了FCN与CNN的异同，推导了神经网络前向后向传播算法的优化迭代公式。并将将深度神经网络算法运用于解决实际问题（以人脸识别、手写体识别、图像分类为例）。另外，针对经典神经网络的不足，设计了全新深度神经网络算法，从多方面、多角度进行了优化（内附数据集与python代码）。...............
CNN的bp算法
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50行代码实现cnn的bp算法，短小简洁，实测可用，特别适合了解bp算法原理
BP CNN RNN LSTM 技术分享
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神经网络学说的主要观点,对神经网络的简单理解
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假设我们有一个固定样本集 ，它包含  个样例。我们可以用批量梯度下降法来求解神经网络。具体来讲，对于单个样例 ，其代价函数为： 这是一个（二分之一的）方差代价函数。给定一个包含  个样例的数据集，我们可以定义整体代价函数为： 以上公式中的第一项  是一个均方差项。第二项是一个规则化项（也叫权重衰减项），其目的是减小权重的幅度，防止过度拟合。 [注：通常权重衰减
对CNN各层的深入理解以及BP中的权重变化
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09-01 1274
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BP网络的反向传播是CNN/DCNN的基础，只要明白了BP反向传播原理以及推导过程CNN便迎刃而解。因为BP网络的递推特点使得根据损失函数来推导权重W比较繁琐，很多博客都进行了详细推理。有的推导比较抽象但逻辑清晰、有的推导很具体但是不容易把握思路；如果把他们综合起来看理解就不困难，让你不但知其然还能够知其所以然。我在这里找了几个典型的博客，建议大家根据列出的顺序来看。本篇文章不是我做算法推导，而是收集几篇比较好（当然还有很多比较好的文章没有在这儿列出来）的博客让想学的朋友少走弯路。 一、BP反向传播推理：
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