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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#机器学习

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

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

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...
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 1752
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...
机器学习——池化层
泛红尘的博客
04-25 1万+
池化层是深度学习中常用的一种层级结构，它可以对输入数据进行降采样，减少数据量，同时保留重要的特征信息。池化层通常紧跟在卷积层之后，可以有效地减少数据量和计算复杂度，提高模型的训练速度和泛化能力。
池化层(pooling)
m0_56312629的博客
12-20 8141
本文讲了神经网络中的池化层，主要讲了最大池化层和平均池化层以及池化层的作用。
池化层详细介绍
热门推荐
Chen_Swan的博客
04-13 11万+
常见的池化层 它实际上是一种形式的降采样。有多种不同形式的非线性池化函数，而其中“最大池化（Max pooling）”是最为常见的。它是将输入的图像划分为若干个矩形区域，对每个子区域输出最大值。直觉上，这种机制能够有效地原因在于，在发现一个特征之后，它的精确位置远不及它和其他特征的相对位置的关系重要。池化层会不断地减小数据的空间大小，因此参数的数量和计算量也会下降，这在一定程度上也控制了过拟合。...
卷积层池化层全连接层怎么画
01-23
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...
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