7.CNN设计原则

最新推荐文章于 2025-04-20 15:25:41 发布
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#CNN设计原则 #目标分类

博客聚焦于CNN设计原则，为信息技术领域中卷积神经网络相关内容，对了解CNN设计有一定参考价值。

CNN设计原则

卷积神经网络CNN.ppt
最新发布
07-30
卷积神经网络的设计理念在于模仿生物视觉系统的处理方式，通过局部感受野、稀疏连接、参数共享等原则，构建了一种高效且能够自动提取特征的神经网络结构。CNN的出现极大推动了图像识别、语音识别、自然语言处理以及...
王雪婷 2017.10.19--CNN音色--翻译1
08-08
为了验证提出的策略，研究者在多个与音色相关的任务中测试了基于这些设计原则构建的不同CNN架构。这些任务包括： 1. **歌唱声音音素分类**：识别歌声中的音素，即声音的基本单元，有助于理解歌词和歌手的发音方式。...
深度学习之卷积神经网络（CNN）的设计准则
tunghao的博客
02-02 5662
卷积神经网络结构 卷积神经网络是多级神经网络，包含滤波级（filtering stage）与分类级（classification stage），其中，滤波级用来提取输入信号的特征，分类级对学习到的特征进行分类，两级网络参数是共同训练得到的。滤波级包含卷积层（convolutional layers），池化层（pooling layer）与激活层（activation layers）等3个基本单元，...
CNN设计准则
xulei_Tao的博客
03-02 984
避免信息瓶颈： 卷积过程中，HxW逐渐变小，输出通道数C逐渐增多。HxWxC 要缓慢变小 通道(卷积核)数量保持在可控范围内 输入通道数量C，输出通道数量K，参数数量HxWxCxK；复杂度正比于 : C x K 感受野要足够大： 卷积是基于局部图片的操作；捕捉大尺寸内容 多个小尺寸卷积核 vs 一个大尺寸卷积核 参数少，计算快；多...
简单CNN的基本网络元素及其设计原则
baoba9492的博客
11-13 216
0 数据预处理 　　归一化 　　分块 1 权重和偏置初始化 　　高斯分布截断抽取，方差选择 　　全0初始化偏置 2 卷积层结构 　　卷积核 　　步长 　　特征层 　　激活函数 　　卷积层数 3 池化层结构 　　是否池化 　　池化核 　　步长 　　重叠池化 4 全连接层结构 　　FC层数 　　节点数 　　激活函数 　　dropout过拟合抑制 5...
CNN结构演变总结（三）设计原则
CV技术指南（微信公众号）
03-10 757
CNN结构演变总结（一）经典模型 CNN结构演变总结（二）轻量化模型 前言： 前两篇对一些经典模型和轻量化模型关于结构设计方面的一些创新进行了总结，在本文将对前面的一些结构设计的原则，作用进行总结。 本文将介绍两种提升模型的表示能力的结构或方式，模型的五条设计原则，轻量化模型的四个设计方式。 提升模型的表示能力的结构或方式 1.“split-transform-merge”结构 这个概念来源于ResNeXt(2017年)，在文中作了如下解释。 1）Split：将向量x分成低维嵌...
Google提出的CNN模型设计准则
arzhh的博客
05-06 511
1、慎用bottleneck 如果出于模型分类精度考虑，那么应尽量避免使用bottleneck模块，尤其是不应当在模型的早期阶段使用。CNN模型本质上是一个DAG（有向无环图），其上信息自底向上流动，而每一个bottleneck的使用都会损失一部分信息，因此当我们出于计算与存储节省而使用bottleneck时，一定要慎重。如果一定要用，也要在模型较靠后的几层使用。 2、层宽些还是有好处的 撇开计算...
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？
热门推荐
优快云博客专家，系统架构师，有合作、疑惑请私信博主。
04-20 11万+
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实现简易教程
Rhett_Butler0922的博客
04-16 1239
卷积层的输出尺寸是设计网络时必须掌握的。为了让你更好地理解CNN的设计和实现，我们以MNIST手写数字数据集（10类，28x28灰度图像）为例，设计一个简单的CNN，并详细讲解每个步骤。将最后的池化层替换为全局平均池化（Global Average Pooling），将特征图直接平均为 ([batch_size, channels, 1, 1])，减少参数量。以下是通用的设计步骤，结合MNIST的经验进行说明。在开始实践之前，我们先快速回顾CNN的核心组件和设计原则，这将帮助你理解后续的代码和设计决策。
轻量级CNN网络高效设计准则-ShuffleNet v2学习记录
panghuzhenbang的博客
05-04 2240
原文地址： 《ShuffleNet V2: Practical Guidelines for Efficient CNN Architecture Design 》​​​​​​ ShuffleNetV2 是由国产旷视科技团队在 2018 年提出的，发表在了 ECCV。这篇文章非常硬核，实验非常全面。一些网络模型如MobileNet_v1, v2，ShuffleNet v1, Xception采用了分组卷积，深度可分离卷积等操作，这些操作在一定程度上大大减少了FLOPs，但FLOPs并不是一个直接衡量模.
基于CNN的图形分类综合设计指南
yeahDeDiQiZhang的博客
05-08 1580
A Comprehensive Design Guide for Image Classification CNNs原文地址：https://hackernoon.com/a-comprehensive-design-guide-for-image-classification-cnns-46091260fb92你想做一个图像分类任务，但不知道从哪里开始。你该使用哪个预训练网络？ 你应该如何修改它...
如何设计CNN网络架构资料汇总
weixin_40533355的博客
03-14 1515
一、CNN设计及起源及一些资料 1：https://blog.csdn.net/q_37791134/article/details/82355571（CNN结构的演变+几种典型的网络介绍+CNN设计准则） 2：https://www.jiqizhixin.com/articles/2018-05-30-7（从Inception v1到Inception-ResNet，一文概览Inceptio...
跟我学算法-图像识别之图像分类（下）(GoogleNet网络, ResNet残差网络, ResNext网络， CNN设计准则）...
weixin_33970449的博客
10-15 552
1.GoogleNet 网络： Inception V1 - Inception V2 - Inception V3 - Inception V4 1. Inception v1 split - merge - 1*1卷积，3*3卷积， 5*5卷积， 3*3池化 ...
卷积网络设计入门
weixin_40500230的博客
07-03 436
这篇文章可以作为一个设计指南，为特定分类任务的 CNN 设计提供指导。作者围绕准确率、速度、内存消耗三个指标的权衡，从网络类型、架构设计、数据处理和迁移学习等方面介绍了 CNN 设计过程中使用的方法。 你想开始做图像分类，但是无从着手。应该使用哪个预训练网络？如何修改网络以使其满足需求？你的网络应该包含 20 层还是 100 层？哪些是最快的、最准确的？这些是你为图像分类选择最好的 CNN...
卷积网络的设计,几个参考点,策略
Jiashilin
04-30 361
目录 引入: 1.操作1, 2. 操作2 3.操作3, 4.操作4 引入: 模型的参数,感受野,感受野越大越好,参数越少越好 1.操作1, 堆叠3*3的小网络代替7*7的卷积核网络,相同的感受野以获得更少的参数 2. 操作2 ,残差设计,网络 3.操作3, 尺寸缩小一倍时候,卷积,池化的核数量扩大一倍,保证特征不丢失 4.操作4 ...
基于卷积的高效网络设计四大要点
大脸猫的博客
09-30 1515
（比如Inception系列中的block（尤其是V3之前的版本）重复度不高，并且block内部结构不相同，这相比于ResNe(X)t系列来说，除了显得不那么优雅之外，会增加很多碎片化地操作，而不是大量的相同操作，这样使得计算并行度降低。这样，随着网络加深，即使网络能够很好地避免梯度问题，但其推理速度会下降。（这一点，现在的SoAT网络结构确实已经可以看到这种思想的趋势，比如CSP-ResNe(X)t，CSP-DarkNet中取消bottleneck的操作, etc.）提取自Shufflenet v2。
深度学习中卷积的发展意义、CNN构架的设计原则、基础网络架构的总结、轻量化网络结构
weixin_42630613的博客
07-04 660
文章目录一、卷积存在的意义1、局部感受野：2、共享参数：区别于全连接二、CNN构架设计原则三、基础网络架构的总结1、Alexnet2、Inception3、VGG4、resnet5、xception。 一、卷积存在的意义 1、局部感受野： 卷积核对应的区域 2、共享参数：区别于全连接 全连接每个神经元都对应n个参数，这n个参数都是不一样的 但是卷积中假设每次卷积时一个卷积核对应的参数是一样的 二、CNN构架设计原则 一般特征图越来越小，通道数会越来越多 三、基础网络架构的总结 1、Alexnet 引入dro
CNN网络结构的发展（最全整理）
Mr.Ma-master
11-03 8808
CNN网络结构的发展 本文介绍了CNN基本部件以及其在发展过程中的各种网络结构特性和优缺点 CNN基本部件介绍 局部感受野 在图像中局部像素之间的联系较为紧密，而距离较远的像素联系相对较弱。因此，其实每个神经元没必要对图像全局进行感知，只需要感知局部信息，然后在更高层局部信息综合起来即可得到全局信息。卷积操作即是局部感受野的实现，并且卷积操作因为能够权值共享，所以也减少了参数量。 池化 ...
图像检测：图像分类
qq_45022743的博客
05-09 955
图像分类 判断图片中是否有某个物体，一个图对应一个标签 卷积神经网络（CNN） 网络进化： 网络： AlexNet→VGG→GoogLeNet→ResNet 深度： 8→19→22→152 VGG结构简洁有效: 容易修改，迁移到其他任务中去，高层任务的基础网络 性能竞争网络： GooLeNet：Inception V1→V4，ResNet：ResNet1024→ResNeXt AlexNet网络 ImageNet-2012竞赛第一 标志着DNN深度学习革命的开始：5个卷积层+3个全连接层，60M个参数，
cnn网络结构设计
03-27
<think>好的，我现在需要帮助用户了解卷积神经网络（CNN）的结构设计方法，包括其原理和实现。首先，我要回顾用户提供的引用内容，确保回答准确并正确引用。 用户引用了三个来源，分别涉及CNN的基本结构、层级组成和不变性特点。我需要将这些信息整合到回答中，确保每个引用都自然融入内容。 首先，CNN的三大核心结构是卷积层、池化层和全连接层，这点在引用[1]和[2]中都有提到。我需要详细说明每层的作用，比如卷积层负责特征提取，池化层降低维度，全连接层进行分类。同时，引用[3]提到平移不变性，应该解释卷积操作如何实现这一点，比如权值共享和局部感受野。 接下来是设计方法的步骤。需要分点说明，如输入层设计要考虑图像尺寸和通道数，卷积层的参数设置包括卷积核大小、步长和填充，池化层的选择如最大池化或平均池化，激活函数的作用，以及全连接层的设计。每部分都要结合引用内容，例如卷积层的稀疏连接和权值共享来自引用[1]，池化层的降维来自引用[2]。 然后是实现部分，用户可能希望看到具体的代码示例。PyTorch是常用的框架，引用[1]提到了PyTorch搭建CNN，所以用PyTorch示例比较合适。需要展示一个简单的CNN模型，包含卷积层、激活函数、池化层和全连接层，并解释每层参数的意义。 最后，相关问题的生成要围绕结构设计、原理、优化和应用展开，确保问题有针对性，帮助用户深入理解。例如，卷积核大小的影响、池化层的作用、防止过拟合的方法等。 需要检查LaTeX格式是否正确，数学表达式用$...$，独立公式用$$...$$，但当前问题中可能涉及较少数学公式，主要注意网络结构参数的正确表示。例如，卷积核大小用$3\times3$，步长$1$等。 确保回答结构清晰，分点说明设计方法和实现步骤，引用标识自然添加在相关段落末尾。例如，在解释权值共享时，引用[1]和[3]，池化层部分引用[2]。 可能还需要补充一些设计中的常见实践，如使用多个卷积层提取不同特征，Batch Normalization的作用，Dropout防止过拟合等，但引用中没有提到这些，可能需要避免加入未引用的内容，或者明确说明是扩展知识。 总结回答结构：原理部分涵盖核心结构和设计原则，设计方法分步骤讲解，实现部分给出代码示例，最后相关问题引导深入学习。确保每个部分都正确引用提供的资料，语言简洁明了，符合用户要求的中文回答。</think>### CNN网络结构设计方法 #### 一、核心设计原理 1. **层级化特征提取** CNN通过卷积层、池化层和全连接层逐级提取特征，实现从局部到全局的抽象[^2]。例如，卷积层使用$3\times3$或$5\times5$的卷积核捕捉局部特征，池化层通过下采样减少参数量。 2. **平移不变性** 卷积操作通过权值共享（同一卷积核遍历图像所有位置）和局部感受野，使模型对目标的位置变化不敏感[^3]。 3. **参数效率** 稀疏连接和权值共享显著减少参数量（如$3\times3$卷积核仅需9个参数，而全连接层可能需数百万参数）[^1]。 --- #### 二、结构设计步骤 1. **输入层设计** - 图像尺寸标准化（如$224\times224$） - 通道数匹配（RGB图像为3通道） 2. **卷积层配置** - **卷积核大小**：常用$3\times3$（平衡感受野与计算量） - **步长（Stride）**：步长$1$保留更多细节，步长$2$压缩特征图尺寸 - **填充（Padding）**：使用`same`填充保持输出尺寸不变 - **深度叠加**：多层级联增强特征表达能力 $$ \text{输出尺寸} = \frac{\text{输入尺寸} - \text{卷积核尺寸} + 2\times\text{填充}}{\text{步长}} + 1 $$ 3. **池化层选择** - **最大池化**：保留显著特征（常用$2\times2$窗口，步长$2$） - **平均池化**：平滑特征响应 4. **激活函数** - ReLU（修正线性单元）：解决梯度消失问题 $$ f(x) = \max(0, x) $$ 5. **全连接层设计** - 末端通过全连接层整合全局特征，输出分类结果[^1] --- #### 三、PyTorch实现示例 ```python import torch.nn as nn class CNN(nn.Module): def __init__(self): super(CNN, self).__init__() self.conv1 = nn.Conv2d(3, 16, kernel_size=3, stride=1, padding=1) # 输入3通道，输出16通道 self.pool = nn.MaxPool2d(2, 2) # 2x2池化 self.conv2 = nn.Conv2d(16, 32, 3, stride=1, padding=1) self.fc1 = nn.Linear(32 * 56 * 56, 512) # 假设输入图像为224x224，经过两次池化后为56x56 self.fc2 = nn.Linear(512, 10) # 分类10个类别 def forward(self, x): x = self.pool(nn.functional.relu(self.conv1(x))) x = self.pool(nn.functional.relu(self.conv2(x))) x = x.view(-1, 32 * 56 * 56) x = nn.functional.relu(self.fc1(x)) x = self.fc2(x) return x ``` ---
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