卷积神经网络：网络架构

理解卷积神经网络参数
最新推荐文章于 2025-10-14 21:01:54 发布
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#深度学习

 

池化层是没有参数的

参数个数：C1有156个可训练参数 (每个滤波器5*5=25个unit参数和一个bias参数，一共6个滤波器，共(5*5+1)*6=156个参数)

 

 

 

芯光智能
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《卷积神经网络》
05-26
第一章回顾了理解卷积神经网络的动机；  第二章阐述了几种多层神经网络 ，并介绍当前计算机视觉领域应用中最成功的卷积结 构；  第三章具体介绍了标准卷积神经网络中的各构成组件 ，并从生物学和理论两个角度分 析不同组件的设计方案 ；  第四章讨论了当前卷积神经网络设计的趋势及可视化理解卷积神经网络的相关研究工 作 ，还重点阐述了当前结构仍存在的一些关键问题
深入浅出卷积神经网络：从基础概念到实战应用
07-02
卷积神经网络(CNN)是深度学习的核心模型，专为处理图像、视频等高维数据而生。它通过模拟人类视觉系统的工作机制，解决了传统多层感知机(MLP)面临的两大难题：参数爆炸和空间信息丢失。 CNN的核心创新在于： 局部...
一文让你彻底了解卷积神经网络
比比的博客
08-03 21万+
卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是一种前馈神经网络，它的人工神经元可以响应一部分覆盖范围内的周围单元，对于大型图像处理有出色表现。 它包括卷积层(convolutional layer)和池化层(pooling layer)。 对比：卷积神经网络、全连接神经网络 左图：全连接神经网络（平面），组成：输入层、激活函数、全连接层 右图：卷积神经...
一篇文章带你彻底了解卷积神经网络
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2501_92642020的博客
10-14 892
卷积神经网络（CNN）是一种深度学习模型，专门用于处理网格结构数据（如图像）。其核心在于卷积层、池化层和全连接层的组合：卷积层通过局部连接和权值共享提取空间特征，大幅减少参数；激活函数引入非线性；池化层降低维度并增强平移不变性；全连接层完成分类。CNN具有参数效率高、自动特征提取等优势，广泛应用于图像分类、目标检测、医学影像分析等视觉任务。典型架构包括输入层、卷积模块（卷积+激活+池化）和输出模块（全连接+分类），通过层级堆叠实现从低级到高级的特征抽象。
卷积神经网络CNN总结
weixin_34310785的博客
04-30 2376
从神经网络到卷积神经网络（CNN）我们知道神经网络的结构是这样的： 那卷积神经网络跟它是什么关系呢？其实卷积神经网络依旧是层级网络，只是层的功能和形式做了变化，可以说是传统神经网络的一个改进。比如下图中就多了许多传统神经网络没有的层次。   卷积神经网络的层级结构      • 数据输入层/ Input layer　　• 卷积计算层/ CONV layer　　• ReLU激励层 / ReLU l...
卷积神经网络
weixin_30535043的博客
02-18 162
卷积神经网络的网络结构 卷积神经网络是一个多层的神经网络，每层由多个二维平面组成，而每个平面由多个独立神经元组成。 图：卷积神经网络的概念示范：输入图像通过和三个可训练的滤波器和可加偏置进行卷积，滤波过程如上图，卷积后在C1层产生三个特征映射图，然后特征映射图中每组的四个像素再进行求和，加权值，加偏置，通过一个Sigmoid函数得到三个S2层的特征映射图。这些映射图再进行滤波得到C3层。这...
从零实现卷积神经网络：手把手教你构建图像识别模型
05-23
卷积神经网络(CNN)作为深度学习的核心技术之一，在计算机视觉领域取得了革命性突破。本文将带领读者从零开始实现一个完整的CNN项目，涵盖理论原理到实践应用的完整流程。 --- CNN基础理论 1.1 CNN核心组件解析 卷积...
计算机视觉领域中的卷积神经网络：从基础到实践
11-06
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时空因果卷积神经网络模型架构的特征与应用场景研究-一种高效的时空相关性分析及未来预测方法,时空因果卷积神经网络：因果卷积与空间相关性分析的混合模型在预测任务中的应用与拓展,时空因果卷积神经网络(ST
02-16
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在图像处理中，神经网络的输入就是图像上的一个个像素，输入向量的维度就等于图像的像素数量，因此如果使用一般的神经网络（FullyConnectedFeedforwardNetwork），会导致参数过多并且使得训练效率低下。于是，我们想到可以利用图像处理的一些特性得到一种更简单的神经网络，这就是卷积神经网络（CNN）。 1.图像处理的性质 （1）决定一个图片的“模式”（比如图片里是否有某个物体）可以通过图像里面的一小部分决定。比如通过查看图片中是否包含鸟嘴来判断图片中是否有鸟。 （2）相同的特征可以...
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