CNN各个层的介绍

最新推荐文章于 2025-05-24 11:04:56 发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/stationinthemind/article/details/127655911

创建caffe模型，首先要在protocol buffer 定义文件(prototxt)中定义结构。

在caffe环境中，图像的明显特征是其空间结构。

主要layers

主要功能

主要类型

其他

卷积层

提取特征

CONVOLUTION

学习率、数据维度

池化层

特征池化

POOLING

池化方法，数据维度

局部响应归一化层

临近抑制

LRN

损失计算层

loss计算

SOFTMAX_LOSS

EUCLIDEAN_LOSS

HINGE_LOSS

ACCURACY正确率

选择合适的loss

范数可选

激励层

非线性函数

ReLU

SIGMOID

TANH

ABSVAL

POWER

BNLL
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计算机视觉卷积神经网络（CNN）基础：从LeNet到ResNet
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计算机视觉卷积神经网络（CNN）基础：从LeNet到ResNet，在计算机视觉领域，卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）已然成为推动众多任务发展的核心力量。从早期简单的图像识别，到如今复杂的目标检测、语义分割、图像生成等任务，CNN 都展现出了卓越的性能。CNN 的发展历程见证了一系列经典模型的诞生，其中 LeNet 作为开山之作，为 CNN 的发展奠定了基础，而 ResNet 则通过创新性的设计，突破了传统神经网络的限制，使得网络能够构建得更深、性能更优。
计算机视觉卷积神经网络CNN架构设计指南：如何构建高效的视觉模型？
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计算机视觉CNN架构设计指南：如何构建高效的视觉模型？人工智能、大模型、AI、计算机视觉领域，卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）已成为主导性的模型架构。从图像分类到目标检测，从语义分割到图像生成，CNN 展现出了强大的性能。构建一个高效的 CNN 视觉模型，不仅需要对其基本原理有深入理解，还需要掌握一系列架构设计技巧。本文将详细探讨如何构建高效的 CNN 视觉模型，涵盖从基础概念到复杂架构设计的各个方面，并通过丰富的代码示例帮助读者更好地理解和实践。
CNN的层级结构
dianhuo3832的博客
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CNN的层级结构 1、CNN的层级结构包括： 数据输入层/ Input layer 卷积计算层/ CONV layer ReLU激励层 / ReLU layer 池化层 / Pooling layer 全连接层 / FC layer Batch Normalization层(可能有) 2、一般 CNN 结构依次为： ...
caffe data层_caffe训练CNN的各层介绍（转）
weixin_39562338的博客
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创建caffe模型，首先要在protocol buffer 定义文件(prototxt)中定义结构。在caffe环境中，图像的明显特征是其空间结构。主要layers主要功能主要类型其他卷积层提取特征CONVOLUTION学习率、数据维度池化层特征池化POOLING池化方法，数据维度局部响应归一化层临近抑制LRN损失计算层loss计算SOFTMAX_LOSSEUCLIDEAN_LOSSHINGE_L...
一文彻底搞懂CNN - 模型架构（Model Architecture）
最新发布
2503_90237586的博客
05-24 942
由输入层、卷积层、池化层以及全连接层组成，通过卷积操作提取图像特征，并通过池化减少参数数量，最终通过全连接层进行分类或回归。输入层：接收原始图像数据，可能需要进行预处理，如归一化、尺寸调整等。卷积层：通过一系列可学习的卷积核（或称为滤波器）对输入图像进行卷积操作，以提取图像中的局部特征。每个卷积核都会生成一个特征图（feature map），这些特征图共同构成了卷积层的输出。池化层：通常位于卷积层之后，用于对特征图进行下采样，以减少数据的空间维度和参数数量，同时保留重要特征。
TensorFlow学习--卷积神经网络CNN
huahuazhu的博客
06-30 5147
转载地址： 深度学习之卷积神经网络CNN及tensorflow代码实现示例http://blog.youkuaiyun.com/cxmscb/article/details/71023576 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
CNN--各层的介绍
Miracle Fan的博客
07-30 763
卷积层Convolutional 给定卷积核，将卷积核应用于输入图片特征的对应维度的地方，计算乘积，下图以步长stride=1为例，得到最终输出层特征。 假设输入大小为(H,W)，滤波器大小为(FH,FW),输出大小为(OH,OW),填充padding为P,步幅stride为S OH=H+2P−FHS+1OW=W+2P−FWS+1 OH=\frac{H+2P-FH}{S}+1\\ OW=\frac{W+2P-FW}{S}+1 OH=SH+2P−FH​+1OW=SW+2P−FW​+1 对于多通道卷积计算，
卷积神经网络CNN各层基本知识
北山啦的博客
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卷积神经网络(CNN)由输入层、卷积层、激活函数、池化层以及全连接层构成。INPUT（输入层）-CONV（卷积层）-RELU（激活函数）-POOL（池化层）-FC（全连接层）简单来说：卷积用来提取特征，池化压缩特征，全连接层用来加权重。
CNN入门——CNN各层功能解释
qszirui的博客
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众所周知，CNN是一种特殊的深层前馈网络，CNN模型主要包含输入层、卷积层、激励函数、池化层、全连接层以及输出层。接下来将为大家细化分析每一层结构的作用。 输入层(INPUT)：用于数据的输入。 当输入一张3232的jpg图片的时候，输入层能读取到3232*3的矩阵，3是它的深度（即R、G、B）。 卷积层(CONV)：使用卷积核进行特征提取和特征映射。 机器学习识别图片的过程中，并不是一...
12.2深度学习_视觉处理CNN_池化层、卷积知识
gs1we1的博客
12-04 1538
池化层 (Pooling) 降低维度, 缩减模型大小，提高计算速度. 即: 主要对卷积层学习到的特征图进行下采样（SubSampling）处理。池化层主要有两种:最大池化 max pooling最大池化是从每个局部区域中选择最大值作为池化后的值，这样可以保留局部区域中最显著的特征。最大池化在提取图像中的纹理、形状等方面具有很好的效果。平均池化 avgPooling平均池化是将局部区域中的值取平均作为池化后的值，这样可以得到整体特征的平均值。
卷积神经网络的层数一般超过三层_卷积神经网络CNN的意义
weixin_29116603的博客
01-28 8734
一、选用卷积的原因局部感知简单来说，卷积核的大小一般小于输入图像的大小(如果等于则是全连接)，因此卷积提取出的特征会更多地关注局部 —— 这很符合日常我们接触到的图像处理。而每个神经元其实没有必要对全局图像进行感知，只需要对局部进行感知，然后在更高层将局部的信息综合起来就得到了全局的信息。参数共享参数共享最大的作用莫过于很大限度地减少运算量了。多核一般我们都不会只用一个卷积核对输入图像进行过滤，因...
CNN卷积神经网络10分类
04-13
卷积神经网络处理10分类问题，包括数据预处理，贴标签，利用tensorflow创建CNN结构
CNN常见层说明及使用
qq_34844710的博客
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Convolutional Neural Network 卷积神经网络 一种深度学习模型或类似于人工神经网络的多层感知器，常用来分析视觉图像。 Input layer 输入层 Convolutional layer 卷积层 卷积层输出的尺寸： 输出宽度：(W-Fw+2P)/S + 1 输出高度：(H-Fw+2P)/S + 1 ...
CNN中的不同种类层简介
xiaoxiang_AQ 的博客
09-07 1万+
在卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）中，往往包含许多种不同的网络层交替组成，主要有卷积层（Convolutional Layer）、池化层（Pooling Layer）、非线性层（ReLU Layer）、全连接层（Fully Connected Layer）等等，本文主要对几种经典的层进行常识介绍，就当成科普吧。其实就是今天不想写论文笔记了，哈哈哈~
R-CNN 解读：CNN 从分类到检测
CatOneTwo的专栏
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Title: Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation(2014) Link: http://arxiv.org/abs/1311.2524 key point: 两个方法 DL + CV的思想 文章目录Abstract1. Introduction2. Object det...
卷积神经网络（CNN）
筱筱思的博客
03-21 1428
卷积神经网络CNN（convolutional neural network），主要就是通过一个个的filter，不断地提取特征，从局部的特征到总体的特征，从而进行图像识别等等功能。 卷积神经网络的结构： CNN一共包含了三个层分别为：卷积层、池化层和全连接层。 （1）卷积层conv 由滤波器filters和激活函数构成。 一般要设置的超参数包括filters的数量、大小、步长，以及paddin...
CNN
TaoTaoFu的博客
04-17 811
1.CNN介绍 CNN是应用在图像识别领域较多的一种机器学习算法，它与普通的神经网络有点类似，通过输入层然后乘以权重加上偏置，并且通过一个非线性的激活函数，即可得到输出值。CNN要做的是给定一幅图，对该图像进行编码最终即可将该图进行分类，而此过程中参数相比普通神经网络的参数要少，并且更加高效。 CNN通常由三个部分组成，分别是Conv layer、Pooling layer、Full-conn
【机器学习】卷积神经网络（CNN）
fzy2003的博客
09-10 9018
卷积神经网络（CNN）是一种深度学习模型，通过多层结构实现图像识别等任务。CNN包括输入层、卷积层、池化层、全连接层和输出层。输入层接收原始数据，卷积层通过滑动卷积核提取图像特征，池化层进一步压缩特征图，减少过拟合并提高模型对平移等变换的鲁棒性。全连接层将提取的特征展开并进行分类或回归任务，输出层通过Softmax函数生成概率分布，完成最终预测。CNN广泛用于图像处理、手写数字识别等领域，具有很强的特征提取能力。
cnn各个层的数学公式
04-01
### 卷积神经网络 (CNN) 各层的数学计算原理 #### 输入层 输入层的主要功能是接收原始数据，通常是一个二维或三维张量表示的图像。对于彩色图像，其维度可以表示为 \( H \times W \times C \)，其中 \( H \) 是高度...
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