卷积神经网络-CNN

最新推荐文章于 2025-04-27 10:14:00 发布
最新推荐文章于 2025-04-27 10:14:00 发布
阅读量409 收藏
点赞数 1
分类专栏： 深度学习和机器学习 文章标签： cnn 深度学习 神经网络
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。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_40341502/article/details/125136018
版权
本文详细介绍了卷积神经网络（CNN）的基础知识，包括卷积核、padding和stride的概念，以及防止过拟合的方法如dropout和归一化。还讨论了激活函数的作用，如sigmoid、tanh和relu，并介绍了pooling、全连接层、参数初始化策略，如Xavier和He初始化。此外，文章还涵盖了学习率的调整策略、优化器的选择，如SGD和Adam，并提及了抗噪声处理的优化方法。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

https://cs231n.github.io/assets/conv-demo/index.html

网络模型训练三剑客：归一化，dropout，以及激活函数。

1:神经网络常见激活函数
请添加图片描述
请添加图片描述
2: 卷积神经网络
卷积核，padding，和stride步长。
请添加图片描述
Padding的作用，为了保证输入输出矩阵的形状不变。
请添加图片描述
Stride是步长。
请添加图片描述
多通道卷积：
请添加图片描述
3: 防止过拟合的方法
1:DropOut随机将节点的输出变成0。
2:DropConnect随机

最低0.47元/天 解锁文章
卷积神经网络-批量归一化
qq_41286360的博客
04-07 1272
批量归一化是一种非常有效的深度学习技术，能够加速模型训练、增强模型稳定性和允许构建更深的网络。在实际应用中，批量归一化已成为许多深度神经网络架构的标准组件。
探究卷积神经网络，从结构到归一化技术全解析
C17875478487的博客
03-13 2059
全面梳理了卷积神经网络的基础结构，包括关键层次的功能和操作原理。详细讨论了数据输入层的预处理必要性，卷积层的理解过程，激励层的选择建议，以及池化层的减维作用。进一步，探讨了五种主流的归一化技术，它们在提高网络稳定性和加速训练中的关键作用。
卷积神经网络CNN笔记：激活函数
翟光先生_VIYOO的小小空间
05-06 2794
激活函数 　　使用一个神经网络时，需要决定使用哪种激活函数用隐藏层上，哪种用在输出节点上。 　　在神经网路的前向传播中，这两步会使用到sigmoid函数。sigmoid函数在这里被称为激活函数。 sigmoid函数 　　之前在线性回归中，我们用过这个函数，使我们的输出值平滑地处于0~1之间。 　　 说明：除非输出层是一个二分类问题否则基本不会用它。 双曲正切函数 　　tan...
动手学深度学习 - 现代卷积神经网络 - 8.5. 批量归一化（Batch Normalization）
tang7mj的博客
04-27 747
批量归一化作为现代深度学习不可或缺的模块，大幅度改善了神经网络的训练效率与鲁棒性。即便今天出现了其他归一化方法（如 LayerNorm、GroupNorm），BatchNorm 依然在大规模视觉任务中有着极高的应用价值。批量归一化（BatchNorm）是深度学习中一项伟大的工程发明，它通过标准化中间层输出，加速训练，提高数值稳定性，并具有一定的正则化能力，成为现代 CNN 架构不可或缺的一环。无论是，还是国内的BAT、字节跳动。
卷积神经网络（CNN）中的批量归一化层（Batch Normalization Layer）
搏博的专栏
11-24 3671
批量归一化层（BatchNorm层），或简称为批量归一化（Batch Normalization），是深度学习中常用的一种技术，旨在加速神经网络的训练并提高收敛速度。为了让数据在训练过程中保持同一分布，在神经网络的中间层（隐藏层）的一层或多层上进行批量归一化。对于每一个小批次数据（mini-batch），计算该batch的均值与方差，在将线性计算结果送入，先对计算结果进行批量归一化处理，即减均值、除标准差，保证计算结果符合均值为0、方差为1的标准正态分布，然后再将计算结果作为激活函数的输入值进行计算。
李沐动手学深度学习V2-Batch Normalization批量规范化内容和代码从零实现
flyingluohaipeng的博客
05-04 1713
1.Batch Normalization 批量规范化 1.1 介绍 训练深层神经网络是十分困难的，特别是在较短的时间内使他们收敛更加棘手。 批量规范化（batch normalization）是一种流行且有效的技术，可持续加速深层网络的收敛速度。 再结合后面的残差块，批量规范化使得研究人员能够训练100层以上的网络。 1.2 为什么需要批量规范化层呢？ 首先，数据预处理的方式通常会对最终结果产生巨大影响。 回想一下我们应用多层感知机来预测房价的例子。 使用真实数据时，我们的第一步是标准化输入特征，使其平
笔记小结：现代卷积神经网络之批量归一化
小火柴
07-22 690
训练深层神经网络是十分困难的，特别是在较短的时间内使他们收敛更加棘手。本节将介绍批量规范化（batch normalization），这是一种流行且有效的技术，可持续加速深层网络的收敛速度。
matlab实现卷积神经网络在垃圾分类识别中的应用与优化-卷积神经网络-CNN-垃圾分类-图像识别-深度学习-matlab
最新发布
05-27
内容概要：本文探讨了卷积神经网络（CNN）在垃圾分类识别中的应用与优化。随着城市化进程的加速，传统的人工垃圾分类方法效率低下且成本高昂。CNN作为一种深度学习模型，在图像识别领域表现出色，为垃圾分类识别提供...
基于贝叶斯(bayes)优化卷积神经网络-长短期记忆网络(CNN-LSTM)分类预测，bayes-CNN-LSTM多特征输入模型
12-25
基于贝叶斯(bayes)优化卷积神经网络-长短期记忆网络(CNN-LSTM)分类预测，bayes-CNN-LSTM多特征输入模型。 优化参数为：学习率，隐含层节点，正则化参数。 多特征输入单输出的二分类及多分类模型。程序内注释详细，...
Matlab实现基于BO-CNN-BiLSTM贝叶斯优化卷积神经网络-双向长短期记忆网络时间序列预测（完整程序和数据）
04-30
Matlab实现基于BO-CNN-BiLSTM贝叶斯优化卷积神经网络-双向长短期记忆网络时间序列预测（完整程序和数据） 基于贝叶斯算法(bayes)优化卷积神经网络-双向长短期记忆网络(CNN-BiLSTM)时间序列预测，单列数据集 贝叶斯...
LeNet-5结构的卷积神经网络-CNN.zip
04-17
超简明网课的CNN经典代码，实现了LeNet-5结构，相关博文链接可以参考如下：「https://blog.youkuaiyun.com/u013684446/article/details/105575942」。代码质量高，下载后直接运行即可
基于贝叶斯(bayes)优化卷积神经网络-双向长短期记忆网络(CNN-BiLSTM)回归预测（Matlab完整源码和数据）
02-25
基于贝叶斯(bayes)优化卷积神经网络-双向长短期记忆网络(CNN-BiLSTM)回归预测，bayes-CNN-BiLSTM多输入单输出模型。 优化参数为：学习率，隐含层节点，正则化参数。 评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等，代码...
【深度学习技术】卷积神经网络常用激活函数总结
热门推荐
谢军的博客
04-26 1万+
本文记录了神经网络中激活函数的学习过程，欢迎学习交流。 神经网络中如果不加入激活函数，其一定程度可以看成线性表达，最后的表达能力不好，如果加入一些非线性的激活函数，整个网络中就引入了非线性部分，增加了网络的表达能力。目前比较流行的激活函数主要分为以下7种： 1.sigmoid 2.tanh 3.ReLu 4.Leaky ReLu 5.PReL...
卷积神经网络的深入理解-归一化篇（Batch Normalization具体实例）
hjkdh的博客
01-19 8781
卷积神经网络的深入理解-归一化篇标准化/归一化（神经网络中主要用在激活之前，卷积之后）（持续补充）归一化在网络中的作用1、线性归一化（进行线性拉伸，可以增加对比度）2、零均值归一化（(像素值-均值)/方差）3、Batch Normalization(批标准化方法)Batch Normalization的好处（提高训练速度，稳定模型训练）：Batch Normalization的缺点及改进4、其它归一化方法 标准化/归一化（神经网络中主要用在激活之前，卷积之后）（持续补充） 归一化在网络中的作用 1、去除量纲
激活函数的卷积神经网络：如何通过激活函数改进 CNN 结构
AI天才研究院
12-26 1329
1.背景介绍 卷积神经网络(Convolutional Neural Networks，CNNs)是一种深度学习模型，主要应用于图像识别和处理。CNNs 的核心结构包括卷积层、池化层和全连接层。在这篇文章中，我们将讨论如何通过激活函数来改进 CNN 结构。 激活函数是神经网络中的一个关键组件，它决定了神经元输出的形式。常见的激活函数有 Sigmoid、Tanh 和 ReLU 等。在传统的 CN...
神经网络归一化处理
godcyx的专栏
10-28 1927
//数据归一化   double max,min,tmp;   for(int j=0;j   {         max=min=m_matrixDemoDataInput.m_pTMatrix[0][j];    for(int i=1;i     {            if(m_matrixDemoDataInput.m_pTMatrix[i][j]>max)
批量归一化&卷积神经网络
qq_51925699的博客
09-03 1265
A：彩色图像的每个像素都可以描述为红色（red）、绿色（green）、蓝色（blue）的组 合，这 3 种颜色就称为图像的 3 个色彩通道。这种颜色描述方式称为 RGB 色彩模型， 常用于在屏幕上显示颜色。图像有大有小，而且不是所有图像尺寸都是一样的。常见的处理方式是把所有图像先 调整成相同尺寸，再“丢”到图像的识别系统里面。以下的讨论中，默认模型输入的图像 尺寸固定为 100像素 × 100像素。一张图像是由 100×100×3 个数字所组成的，把这些数字排成一排就是一个巨大的向量。
CNN（卷积神经网络）
鲨鱼儿的博客
05-07 7989
一、卷积神经网络 1、CNN的基本知识 1、卷积神经网络(Convolutional Neural Networks，CNN)的作用： 1.cnn跟全连接的区别：原来一个输出神经元的计算是跟所有输入层的神经元相连，现在只是局部输入层的 神经元相连；同一所个通道中所有神经元的计算共享同一组权重和偏置 CNN可以有效的降低 传统深...
CNN 基本部件-常用激活函数详解
专注计算机视觉算法训练，算法优化部署以及SDK开发的知识分享。
09-08 3041
在项目中可能实际上就常用`relu`作为卷积层和全连接层的激活函数，但是，其他激活函数的特性和relu激活函数的问题及优点在哪也是我们需要知道的。
构建基于深度卷积神经网络u-net和局部监督卷积神经网络ls-cnn的人脸表情识别模型
01-13
人脸表情识别是一种人机交互的技术，可以通过分析人脸特征来识别和理解人的表情。为构建一个有效的人脸表情识别模型，可以使用深度卷积神经网络u-net和局部监督卷积神经网络ls-cnn进行设计。 首先，我们可以使用u-net作为特征提取和图像分类器的基础框架。u-net是一种能够有效处理图像语义分割任务的网络结构，其具有编码器和解码器两个部分。通过编码器，可以将输入的人脸图像逐渐降采样为低维度的特征图，提取人脸表情的主要特征。然后，通过解码器，将低维度特征图逐步上采样，并与编码器中对应层的特征图进行拼接，从而恢复原始图像的空间分辨率。最后，利用卷积操作对特征图进行分类，得到人脸表情的分类结果。 其次，在u-net的基础上，我们可以引入局部监督卷积神经网络ls-cnn来提升模型的识别性能。ls-cnn是一种结合全局信息和局部信息的网络结构，能够更好地捕捉人脸表情的细节特征。在ls-cnn中，可以在每个编码器和解码器的网络层之间引入子网络，用于局部特征的学习和融合。这样可以使模型更好地关注人脸表情的细微差别，提高识别的准确性和鲁棒性。 综上所述，构建基于深度卷积神经网络u-net和局部监督卷积神经网络ls-cnn的人脸表情识别模型能够充分利用深度学习的优势，提取人脸图像中的特征，并结合全局和局部信息来进行分类。这种模型可以有效地识别和理解人的表情，为人机交互和情感计算提供有力支持。
评论
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