11、深度学习：CNN特征提取与相关技术解析

于 2025-08-30 09:05:04 发布
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分类专栏： 深度学习面试通关指南 文章标签： 深度学习 CNN 特征提取
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深度学习：CNN特征提取与相关技术解析

1. CNN作为固定特征提取器

1.1 常见CNN架构特点

  • VGG - Net ：使用较小的滤波器增加了网络深度，且不会大幅增加可学习参数数量，但每层滤波器数量会增加。
  • ResNet ：架构以全局平均池化层结束，随后是一个具有softmax激活函数的K - 路全连接层（K为类别数，如ImageNet有1000类），没有隐藏全连接层。

1.2 VGG19架构详情

架构参数 详情
层数 19层
卷积层和全连接层数量 5个卷积层和3个全连接层
输入图像大小 244（大多数ImageNet训练的CNN默认工作大小）
输入通道数 3
预处理 每个图像减去其平均RGB值
卷积核大小 每个卷积层的卷积核大小为3×3
填
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【NLP学习笔记】NLP四大类任务+三大特征提取器
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参考文献参考张俊林老师的文章《放弃幻想，全面拥抱Transformer：自然语言处理三大特征抽取器（CNN/RNN/TF）比较》梳理记录一下
特征工程系列之自动化特征提取器
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视觉和声音是人类固有的感觉输入。我们的大脑是可以迅速进化我们的能力来处理视觉和听觉信号的，一些系统甚至在出生前就对刺激做出反应。另一方面，语言技能是学习得来的。他们需要几个月或几年的时间来掌握。许多人天生就具有视力和听力的天赋，但是我们所有人都必须有意训练我们的大脑去理解和使用语言。 在过去五年中，深度学习模式的突破最终预示着期待已久的图像和语音分析的革命。进展的困难与从相应类型的数据中提取有意义特征的困难直接相关。机器学习模型需要语义上有意义的特征进行语义意义的预测。在文本分析中，特别是对于英语这样的语
花 5 分钟记住这一点：在深度学习中，卷积就是一个特征提取器！
AI与算法都要通俗易懂
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这是因为 resnet 中有大量的设计好的卷积层，因此，大部分将 resnet 作为骨干网络的神经网络，都是把 resnet 这一部分结构当做一个图像的特征提取器来使用。其实，深度学习中的卷积算法，可以认为是一种“不那么严格”的算法，它无法和数学中严格的卷积定义比较，也无法和其他专业比如信号处理中的卷积相类比。可以回想一下在介绍卷积的时候，描述的卷积运算的场景：一个窗口在图片上滑动，窗口中的数值是卷积核的参数，也就是权值。时，可以看到在特斯拉的占用网络中，也存在 resnet 作为特征提取器的身影。
深度学习基于CNN-BiLSTM-Attention的时间序列预测创新点解析：多尺度特征提取与注意力机制增强以下要素：
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适合人群：对深度学习和时间序列预测感兴趣的科研人员、研究生以及有一定编程基础的研究者。; 使用场景及目标：①适用于电力系统预测和优化等领域；②帮助研究人员理解并实现高创新性的CNN-BiLSTM-Attention模型；③...
深入解析文本分类技术全景：从特征提取到深度学习架构
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### 深度学习通俗理解卷积神经网络：图像识别中的特征提取与模型结构解析
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此外，文章还探讨了CNN的工作流程，包括特征提取、激活、池化和分类等步骤，并通过GIF动画直观展示了卷积操作的具体过程。 适合人群：对机器学习和深度学习有一定兴趣，尤其是希望深入了解卷积神经网络的初学者和...
NLP三大特征抽取器：CNN、RNN与Transformer全面解析
fudaihb的博客
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自然语言处理（NLP）领域的快速发展离不开深度学习技术的推动。随着应用需求的不断增加，如何高效地从文本中抽取特征成为NLP研究中的核心问题。深度学习中三大主要特征抽取器——卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）、循环神经网络（Recurrent Neural Network, RNN）以及Transformer——在不同场景中展现出各自的优势。本文将系统解析这三种特征抽取器的原理、特点、应用场景及其在NLP中的实际表现，为开发者和研究者提供清晰的指导。
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神经网络的主体结构特征提取器神经网络的主体结构。
深度学习之视觉特征提取器——GoogleNet/Inception
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从Inception最初提出到Xception，网络深度和网络宽度都不断增加。深度方面，出现了由多层卷积组成的子模块，多层子模块再构成的主模块，此外还利用残差连接的方式缓解梯度消失，为深层网络的应用提供可能。宽度方面，利用不同卷积核处理原始特征，并将处理后的特征进行拼接，其样式更加丰富。整体来说，虽然从单独一个模块的角度来说利用深度可分离卷积等方法使得训练速度加快，但是由于网络深度加深整体运行速度会变慢。
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