课程四(Convolutional Neural Networks)，第一周（Foundations of Convolutional Neural Networks） —— 1.Practice q...

卷积神经网络输出计算
最新推荐文章于 2024-10-12 15:10:49 发布
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本文介绍了如何计算卷积神经网络中不同层的输出尺寸，包括卷积层、最大池化层等，并提供了具体计算公式及示例。

 

 【解释】

100*（300*300*3）+ 100=27000100

 

【解释】

（5*5*3+1）*100=7600

【中文翻译】

您有一个输入是 63x63x16, 并 将他与32个滤波器卷积， 每个滤波器的维度为 7x7x16, 使用的步幅为 2, 没有填充。输出是多少?

 

【解释】

nH=nW=(63+2*0-7）/2 +1=29

output=29*29*32

 

【解释】

(63+2p-7)/1 + 1=63  ---------> p=3

【解释】

max pooling 操作，padding一般取0。所以：

n[l] =(32+2*0-2)/2 + 1 =16

nc=16

output=16*6*16

 

【解释】

会影响

 

专业知识单选题练习系列（九）
扈海波的博客
07-16 204
3、 [单选] 已知：-大脑是有很多个叫做神经元的东西构成，神经网络是对大脑的简单的数学表达。代入数据得：$$\frac{(63-7)}{2}+1=29$$ 因为使用了 32 个过滤器，所以最终的输出大小为29x29x32，故选项 A 为正确答案。1、 [单选] 你有一个 63x63x16 的输入，并使用大小为 7x7 的 32 个过滤器进行卷积，使用步幅为 2 和无填充，请问输出是多少？因为按行求和后得到的是一个$4\times1$的列向量，加上 keepdims=True 后，因此，正确答案为 B。
第四门课 卷积神经网络（Convolutional Neural Networks）
努力努力努力
07-10 1082
第一周 卷积神经网络（Foundations of Convolutional Neural Networks） 1.1 计算机视觉（Computer vision） 所以即使你在计算机视觉方面没有做出成果，我也希望你也可以将所学的知识应用到其他算法和结构。 你应该早就听说过图片分类，或者说图片识别。比如给出这张 64×64 的图片，让计算机去分辨出这是一只猫。 还有一个例子，在计算机视觉中有个问题叫做目标检测，比如在一个无人驾驶项目中， 你不一定非得识别出图片中的物体是车辆..
课程4-第一周-卷积神经网络（Convolutional Neural Networks）
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1.1计算机视觉（Computer Vision） 问题分类： 图片分类（Image Classification）； 目标检测（Object detection）； 神经风格转换（Neural Style Transfer）。 挑战：     数据的输入可能会非常大。例如一张 1000x1000x3 的图片，神经网络输入层的维度将高达三百万，使得网络权...
使用CNN（convolutional neural nets）检测脸部关键点教程（四）:学习率，学习势，dropout
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第七部分 让 学习率 和 学习势 随着时间改变，让模型训练的更快。第八部分，dropout技巧用作正则化，让模型取得更优的泛化能力。
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通过 训练针对不同特征点的专项网络 来完全使用训练集。针对多个模型训练时间过长，介绍了一种通过提前训练的权重来加速网络训练的技巧。 这是教程的最后一部分。
2020-12-2 吴恩达-卷积神经网络-w1 卷积神经网络(课后作业)
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原文如下 问题1 你认为把下面这个过滤器应用到灰度图像会怎么样？ 检测到水平边缘 检测到垂直边缘。正确 检测到45度边缘 检测到图像对比度 因为过滤器左边的部分是正的（较亮），右边的部分是负的（较暗）。 课程链接。 ============================================================ 问题2 假设你的输入是一个300×300的彩色（RGB）图像，而你没有使用卷积神经网络。 如果第一个隐藏层有100个神经元，每个神经元与输入层进行全连接，那么这个隐藏
Deep learning_CNN_Review：A Survey of the Recent Architectures of Deep Convolutional Neural Networks—...
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第四课:Convolutional Neural Networks 第一周：编程作业:Convolution model - Step by Step
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吴恩达deeplearning.ai系列课程笔记+编程作业(10)第四课 卷积神经网络-第一周 卷积神经网络（Foundations of Convolutional Neural Networks）
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吴恩达深度学习笔记：卷积神经网络（Foundations of Convolutional Neural Networks）1.11
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09-10 1539
假如有一个这样的数据集，其左上角和右下角可能有不同分布，也有可能稍有不同，但很相似，整张图片共享特征检测器，提取效果也很好。我们看看这个卷积层的参数数量，每个过滤器都是 5×5，一个过滤器有 25 个参数，再加上偏差参数，那么每个过滤器就有 26 个参数，一共有 6 个过滤器，所以参数共计 156 个，参数数量还是很少。通过观察可以发现，向右移动两个像素，图片中的猫依然清晰可见，因为神经网络的卷积结构使得即使移动几个像素，这张图片依然具有非常相似的特征，应该属于同样的输出标记。个 softmax，即。
吴恩达深度学习笔记：卷积神经网络（Foundations of Convolutional Neural Networks）3.1-3.2
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要明确一点，特征点 1 的特性在所有图片中必须保持一致，就好比，特征点 1 始终是右眼的外眼角，特征点 2 是右眼的内眼角，特征点3 是左眼内眼角，特征点 4 是左眼外眼角等等。也许除了这四个特征点，你还想得到更多的特征点输出值，这些（图中眼眶上的红色特征点）都是眼睛的特征点，你还可以根据嘴部的关键点输出值来确定嘴的形状，从而判断人物是在微笑还是皱眉，也可以提取鼻子周围的关键特征点。最后一个例子，如果你对人体姿态检测感兴趣，你还可以定义一些关键特征点，如胸部的中点，左肩，左肘，腰等等。，作为眼角的坐标值。
【中英】【吴恩达课后测验】Course 4 -卷积神经网络 - 第一周测验
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【中英】【吴恩达课后测验】Course 4 -卷积神经网络 - 第一周测验 - 卷积神经网络的基本知识 上一篇：【课程3 - 第二周测验】※※※※※ 【回到目录】※※※※※下一篇：【课程4 -第一周编程作业】 第一周测验 - 卷积神经网络的基本知识 1. 问题 1 你认为把下面这个过滤器应用到灰度图像会怎么样？ ⎡⎣⎢⎢⎢01101331−1−3−3−10−1−10⎤⎦⎥⎥...
深度学习（四）卷积神经网络-卷积神经网络（1） -Andrew Ng
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一、基础知识 1.1 计算机视觉 计算机视觉是一个飞速发展的一个领域，这多亏了深度学习。深度学习与计算机视觉可以帮助汽车，查明周围的行人和汽车，并帮助汽车避开 它们。还使得人脸识别技术变得更加效率和精准，你们即将能够体验到或早已体验过仅仅通 过刷脸就能解锁手机或者门锁。当你解锁了手机，我猜手机上一定有很多分享图片的应用。 在上面，你能看到美食，酒店或美丽风景的图片。有些公司在这些应用上使用了深...
1.12 总结-深度学习第四课《卷积神经网络》-Stanford吴恩达教授
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总结 习题 第 101 题 你认为把下面这个过滤器应用到灰度图像会怎么样？[01−1013−3−113−3−101−10]\left[\begin{matrix} 0&1&-1&0 \\ 1&3&-3&-1 \\ 1&3&-3&-1 \\ 0&1&-1&0 \end{matrix}\right]⎣⎢⎢⎡...
使用CNN（convolutional neural nets）检测脸部关键点教程（一）:环境搭建和数据
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Kaggle 比赛： Facial Point Detect（面部关键点检测）的卷积神经网络教程翻译，用Python Lasagne 工具进行卷积神经网络的搭建和训练。本文为第一部分，讲环境搭建和数据读取。
一步一步分析讲解深度神经网络基础-Convolutional Neural Network
凡难事必作于细的博客
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Convolutional Neural Network 参考http://cs231n.github.io/convolutional-networks/history Convolutional Neural Networks (CNNs / ConvNets)Convolutional Neural Networks are very similar to ordinary Neural
使用CNN（convolutional neural nets）检测脸部关键点教程（二）:浅层网络训练和测试
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Kaggle Facial Point Detect 教程翻译第二部分：一个传统的三层神经网络用Lasagne工具定义和训练，并得到拟合结果。
使用CNN（convolutional neural nets）检测脸部关键点教程（三）:卷积神经网络训练和数据扩充
JOURNEY的专栏
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这一部分介绍了卷积神经网络的概念和技巧，并且用Lasagne实际训练了一个卷积神经网络。在这基础上，分析模型的学习曲线，提出了用数据扩充方法来提高模型学习效果。然后介绍了在当前问题上应用数据扩充的具体操作。再次训练网络，分析了普通卷积神经网络使用了数据扩充技巧之后的训练效果。
卷积神经网络的参数计算
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前言 这篇文章会简单写一下卷积神经网络上参数的计算方法，然后计算各个常见神经网络的参数。一个是加强对网络结构的了解，另一方面对网络参数的量级有一个大概的认识，也可以当作备忘录，免得想知道的时候还要再算。 参数计算方法 全连接的参数计算就不说了，比较简单。 首先，简单说一下卷积网络的参数计算。下图中是一个32x32x3的输入，然后用一个5x5x3的卷积对其中某个位置的计算，这里算的是一个
"神经网络与深度学习绪论及课程概要详解
The course covers a wide range of topics, including linear models, basic network models, feedforward neural networks, convolutional neural networks, recurrent neural networks, network optimization ...
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