keras读书笔记——卷积层、池化层、局部连接层

最新推荐文章于 2025-10-22 17:38:02 发布

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本文全面解析了卷积神经网络的各种层，包括一维、二维和三维卷积层，池化层，局部连接层等。深入探讨了各层的功能、参数设置及应用场景，为读者提供了丰富的实践指导。

keras读书笔记——卷积层、池化层、局部连接层

1 卷积层
2 池化层
3 局部连接层
- 3.1 LocallyConnected1D层
- 3.2 LocallyConnected2D层

1 卷积层

1.1 Convolution1D层

1.2 AtrousConvolution1D层

1.3 Convolution2D层

1.4 AtrousConvoltuion2D层

1.5 SeparableConvolution2D层

1.6 Deconvolution3D层

1.7 Convolution3D层

1.8 Cropping1D层

1.9 Cropping2D层

1.10 Crooping3D层

1.11 UpSamling1D层

1.12 UpSampling2D层 UpSampling3D层

1.13 Zero Padding1D层

1.14 ZeroPadding2D层 ZeroPadding3D层

2 池化层

2.1 MaxPooling1D层

2.2 Max Pooling2D层 MaxPooling3D层

2.3 AveragePooling1D层 AveragePooling2D层 AveragePooling3D层

2.4 GlobalMaxPooling1D层 GlobalMaxPooling2D层

2.5 GlobalAveragePooling1D层 GlobalAveragePooling2D层

3 局部连接层

3.1 LocallyConnected1D层

3.2 LocallyConnected2D层

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第六节:Keras深度学习框架之池化层

BBM的博客

04-18

1142

在卷积神经网络中通常会在相邻的卷积层之间加入一个池化层，池化层可以有效的缩小参数矩阵的尺寸，从而减少最后连接层的中的参数数量。所以加入池化层可以加快计算速度和防止过拟合的作用。池化的原理或者是过程：pooling是在不同的通道上分开执行的（就是池化操作不改变通道数），且不需要参数控制。

Keras文档学习08.局部连接层&嵌入层&融合层&高级激活层&批量标准化层&噪声层

zhuhongde的博客

10-22

732

一、局部连接层关键词：LocallyConnected1D、LocallyConnected2D 原文地址：文档对应地址 LocallyConnected1D 层与 Conv1D 层的工作方式相同，除了权值不共享外，也就是说，在输入的每个不同部分应用不同的一组过滤器。二、嵌入层关键词：embedding 原文地址：文档对应地址 keras.layers.Embedding(input_d...

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畅游人工智能之海 | Keras教程篇之池化层

pandaww的博客

04-05

2万+

各位读者大家好，上周我们详细讲解了Keras的核心网络层，相信大家已经对核心网络层的作用以及使用方法有了一个清晰的认识。这周我们将要开展池化层和卷积层的讲解了，这篇文章就是对池化层的讲解。首先我们要统一说一下池化层的作用。池化层放在连续的卷积层中间，用于压缩数据和参数的量，防止过拟合。其具体操作与卷积层的操作基本相同，只不过池化层的卷积核只取对应位置的最大值、平均值等（最大池化、平均池化），且...

神经网络（池化层）

最新发布

weixin_43793703的博客

10-22

1753

池化，顾名思义，就是“汇池而成在一个局部区域内，通过一个总结性的统计量来代表这个区域。想象一下，你有一张高分辨率的图片（比如 1000x1000 像素）。你需要判断图片里是否有一只猫。你真的需要看清楚每一根毛发、每一个像素吗？其实并不需要。一个模糊的、低分辨率的版本（比如 100x100 像素）可能就足以让你做出正确的判断。池化层做的就是这种“信息浓缩”的工作。总结：目的：降维、减少计算量、增强模型不变性和鲁棒性。操作：局部区域的下采样，无参数学习（与卷积层不同，池化层没有需要学习的权重）。类型。

Keras--局部连接层

升级迭代

04-08

3088

LocallyConnected1D LocallyConnected1D 层与 Conv1D 层的工作方式相同，除了权值不共享外，也就是说，在输入的每个不同部分应用不同的一组过滤器。 keras.layers.LocallyConnected1D(filters, kernel_size, strides=1, padding='valid', data_format=None, ac...

Keras--池化层

升级迭代

04-07

4368

MaxPooling1D # keras.layers.MaxPooling1D(pool_size=2, strides=None, padding='valid') #缩小比例的因数 # strides如果是 None，那么默认值是 pool_size。 MaxPooling2D 对于空域数据的最大池化。 keras.layers.MaxPooling2D(pool_size=(...

Keras读书笔记----卷积层、池化层

梵天的读书笔记

03-29

5611

1. 卷积层1.1. Convolution1D层一维卷积层，用以在一维输入信号上进行邻域滤波。当使用该层作为首层时，需要提供关键字参数 input_dim 或 input_shape 。keras.layers.convolutional.Convolution1D(nb_filter, filter_length, init='uniform', activation='linear', we...

【机器学习】卷积层，池化层，全连接层，BN层作用；CNN 网络参数数量的计算

weixin_37985288的博客

06-22

1万+

官方文档：https://keras.io/layers/convolutional/#zeropadding2d https://www.cnblogs.com/ymjyqsx/p/9451739.html 【搬运】conv卷积层： 1.相当于一个特征提取器来提取特征 2.提供了位置信息 3.减少了参数个数 https://blog.youkuaiyun.com/m0_37622530/articl...

TensorFlow 2 学习笔记——从底层函数解析到Keras应用（小白入门）

12-21

CNN广泛应用于图像识别、物体检测等领域，其中卷积层捕获局部特征，池化层降低计算复杂度，批标准化和舍弃有助于模型泛化。在训练过程中，学习率的选择至关重要，它决定了参数更新的幅度。合适的激活函数（如ReLU...

Keras学习笔记3——keras.layers

winter_python的博客

09-15

1万+

参考: Keras入门简介 >>> import keras >>> dir(keras.layers) ['Activation', 'ActivityRegularization', 'Add', 'AlphaDropout', 'AtrousConvolution1D', 'AtrousConvolution2D', 'Average', 'AveragePooling1D', 'AveragePooling2D', 'AveragePooling3D', 'Avg

池化层

Cutepingping的博客

08-17

3381

池化层：而池化层往往在卷积层后面，通过池化来降低卷积层输出的特征向量，同时改善结果（不易出现过拟合）。原因：因为图像具有一种“静态性”的属性，这也就意味着在一个图像区域有用的特征极有可能在另一个区域同样适用。因此，为了描述大的图像，一个很自然的想法就是对不同位置的特征进行聚合统计，例如，人们可以计算图像一个区域上的某个特定特征的平均值 (或最大值)来代表这个区域的特征。池化方法：一般池化

Keras文档学习07.池化层

zhuhongde的博客

10-21

1745

关键词：Maxpooling、Averagepooling、Globalmaxpooling、Globalaveragepooling 原文地址：文档对应地址 1.MaxPooling1D层、MaxPooling2D层、MaxPooling3D层作用：最大值池化 keras.layers.pooling.MaxPooling1D(pool_size=2, strides=None, paddin...

深度学习入门-框架keras-6keras局部连接层介绍

chise_

12-30

860

目录LocallyConnected1DLocallyConnected2D LocallyConnected1D keras.layers.LocallyConnected1D(filters, kernel_size, strides=1, padding='valid', data_format=None, activation=None, use_bias=True, kernel_ini...

keras学习笔记4——部分连接非共享权重层

xyzhang16的博客

06-28

3307

最近一直在纠结一个问题，n久没有解决，幸运的是终于在昨天取得了突破，以下就听我细细道来。在工业应用中，模型效果的好坏主要取决于相关特征的提取，而在各类数据挖掘竞赛中，竞赛人员也将大部分比赛时间应用于此，特征提取工作的重要性在此体现的淋漓尽致。在我们的日常生活中，有一种数据类型非常普遍，那就是时间序列数据，凡是与时间相关的具有前后顺序的数据均可称为时间序列数据，如天气变化、股市波动以及实体行为

关于keras的卷积及池化参数的问题

skylinesssss的博客

12-18

918

一. 卷积参数问题 padding=valid from keras import layers from keras import models model = models.Sequential() model.add(layers.Conv2D(filters = 10, kernel_size = (3, 3), strides = 2, padding = 'valid', act...

keras 基础入门整理

IT届的小学生

09-10

2317

第一部分文本与序列处理 1.简介 2 text模块提供的方法 3 text.Tokenizer类 3.1 成员函数 3.2 成员变量 4.示例第二部分 Keras中的神经网络层组件简介神经网络的使用简介序列模型 Sequential类示例:mnist数据集训练函数模型第四部分 1 Callbacks 2 Application 3 模型可视化第五部分 cnn实...

Keras入门（4）——CNN的实现

刘炫320的博客

01-25

2万+

0. 写在前面之前，我们把环境和HelloWorld都进行了详细的介绍。接下来，我们要迎接第一个真正意义上的程序了，上一节中，我们使用了多层感知机来实现了最基本的神经网络模型，下面我们才进入最经典的卷积神经网络模型的构建。对于一个可执行的神经网络模型，那么它应当具有以下几个步骤：数据预处理数据输入模型构建模型编译模型训练与评估模型的可视化当然，如果你还希望它能应用到其

池化方法总结（Pooling）

热门推荐

Daniel_djf的专栏

01-05

6万+

在卷积神经网络中，我们经常会碰到池化操作，而池化层往往在卷积层后面，通过池化来降低卷积层输出的特征向量，同时改善结果（不易出现过拟合）。为什么可以通过降低维度呢？因为图像具有一种“静态性”的属性，这也就意味着在一个图像区域有用的特征极有可能在另一个区域同样适用。因此，为了描述大的图像，一个很自然的想法就是对不同位置的特征进行聚合统计，例如，人们可以计算图像一个区域上的某个特定特征的平均值

卷积层池化层全连接层怎么画

01-23

### 绘制卷积神经网络结构图的方法为了有效地展示卷积神经网络(CNN)的架构，包括卷积层、池化层以及全连接层，可以通过图形工具或编程库来创建可视化的表示形式。以下是几种方法： #### 使用绘图软件手动绘制对于初学者来说，最简单的方式可能是通过像Microsoft Visio、Adobe Illustrator这样的矢量图形编辑器手工画出每一层及其之间的联系。 #### 利用Python库自动化生成图表更高效的做法是采用专门用于机器学习模型可视化的Python包，比如`matplotlib`配合`networkx`，或者是专门为深度学习设计的`plot_model()`函数（来自Keras API），还有其他一些流行的选项如TensorBoard中的Graph Visualization功能。下面是一个简单的例子，展示了如何使用Matplotlib和NetworkX组合起来制作一个基本版本的CNN结构图: ```python import matplotlib.pyplot as plt import networkx as nx def draw_cnn_structure(): G = nx.DiGraph() # Add nodes with labels representing different layers of a CNN. node_labels = { 'input': "Input\nLayer", 'conv1': "Convolutional\nLayer 1", 'pool1': "Pooling\nLayer 1", 'fc': "Fully Connected\nLayer" } for label in node_labels.keys(): G.add_node(label) edges = [ ('input', 'conv1'), ('conv1', 'pool1'), ('pool1', 'fc') ] G.add_edges_from(edges) pos = {'input': (0, 0), 'conv1': (-1,-2),'pool1':(-2,-4), 'fc':(0,-6)} fig, ax = plt.subplots(figsize=(8, 6)) nx.draw_networkx_nodes(G, pos, node_size=7000,node_color='lightblue') nx.draw_networkx_edges(G, pos, width=2,alpha=0.5,edge_color='black') nx.draw_networkx_labels(G, pos,labels=node_labels, font_size=12) plt.title('Simplified Structure Diagram of Convolutional Neural Network') plt.axis('off') plt.show() draw_cnn_structure() ``` 这段代码会生成一张简化版的CNN结构图，其中包含了输入层、单个卷积层、池化层以及最终的全连接层。当然，在实际应用中可能还需要考虑更多细节，例如多个卷积/池化单元堆叠的情况，或者加入批标准化(batch normalization)等额外组件[^1]。此外，如果想要更加精确地反映特定CNN的设计，则可以根据具体需求调整上述模板，增加更多的节点代表各个子模块，并设置合适的边权重以体现数据流方向和强度。