TensorFlow实战系列11--卷积层网络结构

最新推荐文章于 2024-10-27 13:53:06 发布
最新推荐文章于 2024-10-27 13:53:06 发布
阅读量3.5k 收藏
点赞数
CC 4.0 BY-SA版权
分类专栏： TensorFlow
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/tian_qing_lei/article/details/79270201
本文详细介绍了卷积层的结构和工作原理，包括过滤器的尺寸、深度设置，以及前向传播过程。通过一个2×2×3到1×1×5的转换示例，解释了卷积过程，并指出卷积层参数共享的特点，有助于减少模型复杂性和提高泛化能力。

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

 图 4 中显示了卷积层神经网络结构中最重要的部分,这个部分被称之为过滤器(filter)或者内核(kernel)。因为 TensorFlow 文档中将这个结构称之为过滤器(filter),所以我们将统称这个结构为过滤器。如图 4 所示,过滤器可以将当前层神经网络上的一个子节点

矩阵转化为下一层神经网络上的一个单位节点矩阵。单位节点矩阵指的是一个长和宽都为 1,但深度不限的节点矩阵。

                                              

       图 4 卷积层过滤器结构示意图

 在一个卷积层中,过滤器所处理的节点矩阵的长和宽都是由人工指定的

最低0.47元/天 解锁文章

200万优质内容无限畅学
TensorFlow深度学习实战——构建卷积神经网络实现CIFAR-10图像分类
盼小辉丶的博客
02-20 3506
本节介绍如何利用卷积神经网络 (Convolutional Neural Network, CNN) 对 CIFAR-10 数据集进行图像分类。首先构建一个简单的 CNN 模型来进行 CIFAR-10 图像的分类，接着，通过模型优化技术提高分类准确率。介绍了一个完整的从数据准备到模型评估的图像分类实践过程。
Tensorflow实现一个完整的卷积神经网络
Microstrong
05-18 3万+
（一）卷积神经网络结构+最终的识别精度。用Tensorflow实现一个完整的卷积神经网络，用这个卷积神经网络来识别手写数字数据集（MNIST）。我们先来看看实现的卷积神经网络结构如下图所示：接着，我们再来看看实现的这个卷积神经网络，在MNIST数据集中的测试集上的精度。我用了两种优化训练方法，对模型训练了1000次，在训练1000的过程中，每隔50次进行一次模型的精度测试。（1）批量梯度下降法（B...
Tensorflow实现卷积神经网络---TensorFlow实战5.2节
zero
01-15 251
from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data import tensorflow as tf mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data/", one_hot=True) # 设置默认session sess = tf.InteractiveSession() # 定义初始...
TensorFlow 深度学习框架（8）-- 卷积神经网络结构 CNN
ouprince
03-22 3328
卷积神经网络简介 如图显示了全连接神经网络与卷积神经网络的机构对比图 、 虽然图中显示的全连接神经网络结构和卷积神经网络机构直观上差异比较大，但是实际上它们的整体架构是非常相似的。卷积神经网络也是通过一层一层的节点组织起来的。和全连接神经网络一样，卷积神经网络每一个节点都是一个神经元。在全连接网络中，每相邻两层之间的节点都有边相连，于是一般会将每一层全连接层中的节点组织成一列，这样方便显示连...
卷积神经网络经典结构入门（图像分类）
m0_59206144的博客
04-17 4182
经典的图像分类的CNN结构就是如上图一样 输入层，接着是卷积层和池化层交替排列形成的，最后是三层全连接层和softmax层进行最终的图片分类。
【TensorFlow实战】7.卷积神经网络（1）------神经网络主要组成结构
poulang5786的博客
08-03 545
一般卷积神经网络主要由以下5种结构组成： 1.输入层。输入层是整个神经网络的输入，在处理图像的卷积神经网络中，它一般代表了一张图片的像素矩阵。一般由一个三维矩阵表示，三维矩阵的长和宽代表了图像的大小，而三维矩阵的深度代表了图像的彩色通道。比如黑白图像的深度为1,而RGB图项的深度为3。从输入层开始，卷积神经网络通过不同的神经网络结构将上一层的三维矩阵转化为下一层的三维矩阵，直到最后的全连接层。 ...
TensorFlow实战系列12--池化层网络结构
tianqinglei的博客
02-06 1543
在卷积神经网络中,卷积层之间往往会加上一个池化层(poolinglayer)。池化层可以非常有效地缩小矩阵的尺寸,从而减少最后全连接层中的参数。使用池化层既可以加快计算速度也有防止过拟合问题的作用。和卷积层类似,池化层前向传播的过程也是通过移动一个类似过滤器的结构完成的。不过池化层过滤器中的计算不是节点的加权和,而是采用更加简单的最大值或者平均值运算。使用最大值操作的池化层被称之为最大池化层(ma
《基于Tensorflow的知识图谱实战》 --- 利用（自定义的卷积层）实现MNIST识别
d_eng_的博客
06-17 681
⚽开发平台：jupyter lab 🎈运行环境：python3、tensorflow2.x
TensorFlow实战：构建CIFAR-10卷积神经网络
2. 构建计算图：定义网络结构，包括卷积层、池化层、激活函数、全连接层等，以及损失函数（如交叉熵）和优化器（如随机梯度下降SGD）。 3. 训练模型：使用训练数据对模型进行迭代更新，调整权重以最小化损失函数。 4...
tensorflow读入一张图片，卷积，并可视化卷积结果
u011047666的博客
04-15 3757
import cv2 import tensorflow as tf import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt def extract_image(img_name): image = cv2.imread(img_name, cv2.IMREAD_GRAYSCALE) return image def imageToMatrix(fil...
tensorflow神经网络的分层
qq_34387412的博客
04-16 420
https://tensorflow.google.cn/api_docs/python/tf/keras/layers/Dense?version=nightly
机器学习笔记（十五）：TensorFlow实战七（经典卷积神经网络：VGG）
HHH_ANS的博客
11-21 703
1 - 引言
TensorFlow学习笔记(2)-构建神经网络及其可视化
kabuto_hui的博客
01-16 958
文章目录1. 添加隐藏层2. 生成实验数据3. 定义网络结构4. 可视化4.1 loss曲线4.2 显示当前训练曲线参考资料   tensorflow给我的感觉就是定义了一系列的计算方法和流程，但是网络的构建还是需要自己去定义的。比如隐藏层的个数，隐藏层的神经元的数量等等。所以，首先定义一个添加隐藏层的函数。 1. 添加隐藏层 import tensorflow as tf def add_la...
Tensorflow可视化中间层和卷积层
nini_coded的博客
02-06 1万+
为了查看网络训练的效果或者便于调参、更改结构等，我们常常将训练网络过程中的loss、accurcy等参数。除此之外，有时我们也想要查看训练好的网络中间层输出和卷积核上面表达了什么内容，这可以帮助我们思考CNN的内在机制、调整网络结构或者把这些可视化内容贴在论文当中辅助说明训练的效果等。 中间层和卷积核的可视化有多种方法，整理如下： 1.以矩阵（matrix）格式手动输出图像： 用简单的LeN
用于分析tensorflow 网络图的工具对比介绍
golfbears的博客
11-02 332
用于分析tensorflow 网络图的工具对比 在利用tensorflow & keras学习神经网络的过程中，能够利用图形化工具来了解和分析你所设计的网络是非常有意义的，本文结合学习过程，简单介绍记录一下： tensorboard GRAPHS 这个市tensorflow自己的图形化工具，在Chrome浏览器里察看网络图，基本的样子如图 这个工具的好处是可以随意拖拽，点击具体的网络节点，...
CNN相关要点介绍（一）——卷积核操作、feature map的含义以及数据是如何被输入到神经网络中
qq_37764129的博客
01-10 7819
一、卷积核的定义     下图显示了CNN中最重要的部分，这部分称之为卷积核(kernel)或过滤器(filter)或内核(kernel)。因为TensorFlow官方文档中将这个结构称之为过滤器(filter)，故在本文中将统称这个结构为过滤器。如下图1所示，过滤器可以将当前层网络上的一个子节点矩阵转化为下一层神经网络上的一个单位节点矩阵。单位节点矩阵指的是高和宽都是1，但深度（长）不限的节点...
卷积神经网络：卷积层，池化层，全连接层
最新发布
JineD的博客
10-27 2648
从池化层到全连接层会进行池化操作，数据会进行多到少的映射，进行降维，也就是为什么上图从20×12×12变成100个神经元了，数据在慢慢减少，说明离输出结果越来越近，从全连接层到输出层会再一次减少数据，变成更加低维的向量，这个向量的维度就是需要输出的类别数。如图：这是整个LeNET5的网络可视化模型，蓝色的那个是32x32的，经过卷积，得到了下一层，也就是黄色的那一层，你可以看到，黄色的那一层是一个立方体，我们可以把他展开看看。卷积层有很多卷积核，通过做越来越多的卷积，提取到的图像特征会越来越抽象。
卷积神经网络（CNN）的整体框架及细节（详细简单）
热门推荐
小林学编程的博客
04-06 12万+
详细简单的介绍卷积神经网络（CNN)，让读者快速掌握！！！
卷积神经网络各层分析
glory_lee的博客
09-08 11万+
在前面的文章中，我们介绍了全连接神经网络，以及它的训练和使用。我们用它来识别了手写数字，然而，这种结构的网络对于图像识别任务来说并不是很合适。本文将要介绍一种更适合图像、语音识别任务的神经网络结构——卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)。说卷积神经网络是最重要的一种神经网络也不为过，它在最近几年大放异彩，几乎所有图像、语音识别领域的重要突破都是卷积
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