keras读书笔记——卷积层、池化层、局部连接层

最新推荐文章于 2025-04-14 14:56:42 发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_35541614/article/details/92766035
本文详细介绍了Keras中卷积层的各类操作，包括Convolution1D、AtrousConvolution1D、SeparableConvolution2D等，以及池化层如MaxPooling和AveragePooling，还有局部连接层LocallyConnected1D和2D。这些内容涵盖了1D到3D的卷积和池化操作，对于理解和应用深度学习模型十分有用。

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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

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Keras读书笔记----卷积层、池化层
梵天的读书笔记
03-29 5573
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...
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
10-22 706
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...
Keras卷积+池化层学习
weixin_33849215的博客
06-20 379
转自：https://keras-cn.readthedocs.io/en/latest/layers/convolutional_layer/ https://keras-cn.readthedocs.io/en/latest/layers/pooling_layer/ 1.con1D keras.layers.convolutional.Conv1D(filters, kernel_...
深度学习入门-框架keras-6keras局部连接层介绍
chise_
12-30 841
目录LocallyConnected1DLocallyConnected2D LocallyConnected1D keras.layers.LocallyConnected1D(filters, kernel_size, strides=1, padding='valid', data_format=None, activation=None, use_bias=True, kernel_ini...
局部连接层(Locally-Connected Layer)
Drug discovery
05-10 1万+
局部连接层(Locally-Connected Layer) locally-conv的概念来自传统ML中的模型初始化（随机树方法中每个图像的crop都对应特定的一棵树）。 参数共享这个策略并不是每个场景下都合适的。有一些特定的场合，我们不能把图片上的这些窗口数据都视作作用等同的。（特别是当卷积神经网络的输入图像是一些明确的中心结构时候）   当图像局部相似匹配时，我们就应该期望在图片的不同位置学习到完全不同的特征。 什么时候用local-conv？什么时候用全卷积（每一个点用同一个filter）？
【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）
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Keras学习笔记3——keras.layers
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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
Keras--局部连接层
升级迭代
04-08 3051
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...
深度学习基础--卷积--局部连接层(Locally-Connected Layer)
wydbyxr的博客
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局部连接层(Locally-Connected Layer)   locally-conv的概念来自传统ML中的模型初始化（随机树方法中每个图像的crop都对应特定的一棵树）。   参数共享这个策略并不是每个场景下都合适的。有一些特定的场合，我们不能把图片上的这些窗口数据都视作作用等同的。（特别是当卷积神经网络的输入图像是一些明确的中心结构时候。）   当图像局部相似匹配时，我们就应该期望在图片的...
人工神经网络中的FullyConnectedLayer（全连接层）、LocallyConnectedLayer（局部连接层）、CNN（卷积神经网络）的定义
烂笔头而已
03-10 2061
人工神经网络中的FullyConnectedLayer（全连接层）、LocallyConnectedLayer（局部连接层）、CNN（卷积神经网络）的定义FullyConnectedLayerCNN（卷积神经网络）LocallyConnectedLayer FullyConnectedLayer 普通的线性连接层，某一层的输出向量中的单个元素与输入向量中的每一个元素都有连接。 CNN（卷积神经网络...
深度学习第二讲：全连接与局部连接浅析
weixin_41260334的博客
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1、全连接网络： （1）参数数量太多。 （2）没有利用像素之间的位置信息（离得远的像素间的联系很小）。 （3）网络层数的限制（通过梯度下降法难以训练全连接网络，其梯度传递层数有限 2、卷积神经网络的三个重要思想： （1）局部连接：每个神经元不再和上一层的所有神经元相连，而只和一小部分神经元相连。卷积核的大小远小于输入的大小。在深度卷积网络中，处在网络深层的单元可能与绝大部分输入是简介交互的。处于卷...
深度学习中的卷积网络与局部连接层
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weixin_42577735的博客
04-14 264
本文深入探讨了卷积神经网络（CNN）中的局部连接层及其变体，如镶嵌卷积的概念和应用。文章首先介绍了局部连接层的基本原理和与卷积层的对比，接着讨论了通过限制连接性来减少参数数量的方法，最后阐述了局部连接层与最大池化层的交互作用以及卷积网络中实现前向和反向传播所需的关键操作。
全连接、局部连接、全卷积与局部卷积学习笔记
jacke121的专栏
04-10 4534
大多数神经网络中高层网络通常会采用全连接层(Global Connected Layer)，通过多对多的连接方式对特征进行全局汇总，可以有效地提取全局信息。但是全连接的方式需要大量的参数，是神经网络中最占资源的部分之一，因此就需要由局部连接(Local Connected Layer)，仅在局部区域范围内产生神经元连接，能够有效地减少参数量。 根据卷积操作的作用范围可以分为全卷积(Global Convolution)和局部卷积(Local Convolution)。实际上这里所说的全卷积就是标准卷积，..
深度学习之全连接、局部连接、全卷积与局部卷积
weixin_43775295的博客
11-11 1842
四者的比较如表1所示。，计算每一个x和它聚类中心的残差，然后把残差加起来，即是每个类别k的结果，最后分别L2正则后拉成一个长向量后再做L2正则，正则非常的重要，因为这样才能统一所有聚类算出来的值，而残差和的目的主要是消减不同聚类上的分布不均，两者共同作用才能得到最后正常的输出。那么NetVLAD考虑的主要是最后一层卷积层输出的特征这里，我们不想直接进行欠采样或者全局映射得到特征，对于最后一层输出的W x H x D，设计一个新的池化，去聚合一个“局部特征“，这即是NetVLAD的作用。
keras 整理之 Layers
IT届的小学生
09-07 2316
» 嵌入层 Embedding Embedding keras.layers.Embedding(input_dim, output_dim, embeddings_initializer='uniform', embeddings_regularizer=None, activity_regularizer=None, embeddings_constraint=None, mask_z...
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keras.layers.add()和keras.layer.conatenate() add对张量执行求和运算 concatenate对张量进行串联运算 在深度神经网络中，经常会遇到需要把张量结合在一起的情况，比如Inception网络。add（）和conetenate（）经常出现，用来将两个张量结合在一起。 那么这两个函数有什么区别呢？ add（）：直接对张量求和 例如： import k...
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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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