深度学习之简单卷积神经网络示例

最新推荐文章于 2025-10-18 22:09:23 发布
原创 最新推荐文章于 2025-10-18 22:09:23 发布 · 3k 阅读 · 15 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。

本文深入探讨了卷积神经网络，包括单层卷积网络的参数计算，简单卷积网络的示例，池化层的介绍，如最大池化和平均池化，以及卷积神经网络在解决计算机视觉问题中的应用。文章强调了使用卷积的原因，如减少参数量，并展示了完整的网络结构。

*单层卷积网络
*简单卷积网络示例
*池化层（Pooling layers）
*卷积神经网络示例
*为什么使用卷积？
*卷积神经网络与计算机视觉

一、单层卷积网络
在这里插入图片描述
卷积神经网络参数计算：
在这里插入图片描述

二、简单卷积网络示例
简单卷积网络示例（第一卷积层）：
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
简单卷积网络示例（第二卷积层）：
在这里插入图片描述
简单卷积网络示例（第三卷积层）：
在这里插入图片描述
简单卷积网络示例（输出层）：
在这里插入图片描述
简单卷积网络完整结构

最低0.47元/天 解锁文章
lml77
关注
卷积神经网络~简单的卷积网络
fatfairyyy的博客
05-22 686
简单卷积网络示例 一个卷积网络的例子，假设我们有一张图，我们要识别它是否是一张猫图。 〇假设这张图是39×39×3的图。 则，nH^[0] = nW^[0] = 39，即图片的高度和宽度都是39。nC^[0] = 3。 ①假设第一层我们使用3×3的过滤器来提取特征，则f^[1] = 3，s^[1] = 1 ， p^[1] = 0，并且有10个过滤器。则第二层的卷积输入是37×37×10的矩阵。37为[(n+2p-f)/s+1]的值，而10为第一层到第二层之间过滤器的个数。 则，第一层的标记为，nH^[1
卷积神经网络示例
馒头Lynn的博客
02-19 1532
前提： 有一张32*32*3的RGB图片作为输入。 想做手写体数字识别，图片中含有某个数字，比如 7 。你想识别它是从0-9中的哪一个，我们构建一个神经网络来实现这个功能。 过程：   第一层使用卷积核大小为 5*5，步长为 1 ，padding是0，卷积核个数为6，那么输出为28*28*6。将这层标记为Conv1.它用了6个过滤器，增加了偏差，应用了非线性函数，可能是Relu非线性函数。 ...
卷积神经网络预测实例
11-07
在python中应用，要求有opencv3.4，运行就可以看到检测效果图
卷积神经网络（CNN）实例理解
最新发布
2301_77188972的博客
10-18 156
原始图像由（64，64，3）的图像经10个卷积核（3，3，3）变为特征图像（62，62，10）（已考虑偏差bias）（未使用padding扩充方法）。4.再进行一次卷积核特征提取，原始图像由（62，62，10）的图像经10个卷积核（3，3，10）变为特征图像（60，60，10）---卷积核，特征过滤器，提取特征，在特征图上提取特征看的是和卷积核的相似程度，越相似激活值越高。5.经过ReLU函数和最大池化的处理，提取精华特征，同时将特征图降维到（30，30，10）选取图片为主要为红色的辣椒。
paddlepaddle学习
qq_51086926的博客
10-24 1168
paddle
一个简单的卷积神经网络
zxllll8898的博客
09-18 695
import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data # number 1 to 10 data mnist = input_data.read_data_sets('MNIST_data', one_hot=True) def compute_accuracy(v_xs, v_ys)
深度学习CNN卷积神经网络学习资料代码示例
03-29
深度学习CNN卷积神经网络学习资料，CNN介绍，发展历程、图像相关任务、代码示例
### 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
04-08
文章首先回顾了机器学习的发展历程，特别是深度学习的兴起，强调了卷积神经网络作为深度学习重要组成部分的地位。接着，文章详细解释了神经网络的基本概念，包括神经元、激活函数（如Sigmoid、ReLU）、权重和偏置等...
深度学习之卷积神经网络CNN及tensorflow代码实现示例
热门推荐
cxmscb的博客
05-01 22万+
一、CNN的引入在人工的全连接神经网络中，每相邻两层之间的每个神经元之间都是有边相连的。当输入层的特征维度变得很高时，这时全连接网络需要训练的参数就会增大很多，计算速度就会变得很慢，例如一张黑白的 28×2828×28 的手写数字图片，输入层的神经元就有784个，如下图所示： 若在中间只使用一层隐藏层，参数 ww 就有 784×15=11760784×15 = 11760 多个；若输入的
深度学习学习经验——卷积神经网络（CNN）
Linductor的博客
08-23 2402
卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）是深度学习中一种非常重要的模型结构，特别擅长处理图像数据。CNN 通过卷积操作和池化操作来自动提取图像的特征，并使用全连接层进行分类或回归等任务。
3 个经典的卷积神经网络案例分析
优快云人工智能头条
12-12 9198
本文将以 Alex-Net、VGG-Nets、Network-In-Network 为例，分析几类经典的卷积神经网络案例。在此请读者注意，此处的分析比较并不是不同网络模型...
卷积神经网络简单实现（C++）
07-01
卷积神经网络的简单实现 开发语言：C++ 便宜环境：Ubuntu 16.04 依赖库eigen3
Matlab版本的卷积神经网络案例
12-10
本代码是基于Matlab的卷积神经网络源代码案例，本代码本人使用Matlab2014b可以正常运行。欢迎大家留言评论，互相学习研讨。
卷积神经网络事例
weixin_40446764的博客
05-07 524
1、一种卷积就是conv和pool作为一层。一种是只有把conv作为一层，池化层作为单独的一层。人们计算神经网络有多少层的时候，往往是具有统计权重和参数的值。因为池化层没有参数和权重，只有一些超级参数。在这里只有把conv和pool作为一个卷积，并标记为layer1.随着网络的加深，高度宽度会越来越小。信道数会增加。然后得到一个全连接层。还有一种神经网络的形式子是多个卷积后面跟着一个pool la...
卷积神经网络实例
m0_68041978的博客
07-30 1361
AlexNet首先使用一张227*227*3的图片作为输入，第一层使用96个11*11的过滤器，步长s=4，输出的尺寸为55*55*96,然后用3*3的过滤层进行最大化池化操作，s=2,卷积层的尺寸缩小为27*27*96（（55-3）/2+1）=27。使用6个5*5*1(过滤器的通道数一定要和输入图像的通道数目保持一致），步长为1，padding数为0，则输出的图像大小为28*28*6,然后进行池化操作，f=2,s=2，池化后的图像大小为14*14*6(池化不会改变通道数大小）。vgg网络结构示意图。...
卷积神经网络~卷积神经网络示例
fatfairyyy的博客
05-24 1349
卷积神经网络示例 构建卷积神经网络的模块我们已经熟悉的差不多了，下面来看一个构造卷积神经网络的例子。 假设有一张大小为32×32×3的输入图片，假设我们要做手写字体检测，图片中的内容是数字7。 我们想识别它是0~9的哪一个。 假设第一层使用的过滤器有6个，为f = 5，s = 1，p = 0的过滤器。 用了六个过滤器，增加了偏差，应用了非线性函数，可能输Relu函数，最后输出结果Conv1。 下一层为池化层，此处我们选择最大池化。使用f = 2，s = 2，p = 0，这表示输入的图片宽和高会减半。
【深度学习】超级简单的卷积神经网络(CNN)
柠檬的博客~~~
08-26 1230
卷积神经网络详解
卷积神经网络应用实例,卷积神经网络实际应用
kfc67269的博客
08-22 3200
border_mode可以是valid或者full，具体看这里说明：.conv2d#激活函数用tanh#你还可以在(Activation('tanh'))后加上dropout的技巧: (Dropout(0.5))(Convolution2D(4, 5, 5, border_mode='valid',input_shape=(1,28,28))) (Activation('tanh'))#第二个卷积层，8个卷积核，每个卷积核大小3*3。同时，图像预处理的好坏也会影响到提取的特征。
评论 2
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值