CNN的权重更新方法-训练过程

最新推荐文章于 2025-04-01 11:54:32 发布
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分类专栏： 计算机视觉 算法 文章标签： 深度学习
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神经网络参数更新公式推导（三）——卷积神经网络（CNN）
塞上江南的专栏
08-30 7177
一、引言 与全连接神经网络不同，卷积神经网络每一层中的节点并不是与前一层的所有神经元节点相连，而是只与前一层的部分节点相连。并且和每一个节点相连的那些通路的权重都是相同的。举例来说，对于二维卷积神经网络，其权重就是卷积核里面的那些值，这些值从上而下，从左到右要将图像中每个对应区域卷积一遍然后将积求和输入到下一层节点中激活，得到下一层的特征图。因此其权重和偏置更新公式与全连接神经网络不通。通过卷积核替代权重矩阵的意义在于：1. 降低的计算量；2. 权重得到共享，降低了参数量。 UFLDL（Unsuperv
cnn训练技巧1
lily1234567的博客
11-01 1315
cnn调参技巧记录，好的参数不光可以加速模型收敛，而且可以有效的避免很多错误。当然在很多简单任务中可能完全随机的模型初始参数，简单的一些建议学习率以及动量都可以得到一个比较满意的结果，比如单一，简单的降质模型下的图像生成，类别简单少量的一些分类任务等，不好的初始化参数是可以应对简单任务的。但是对于复杂任务就很难了，因为初始化参数选择的不好，导致结果十分不可控。因为不好的初始化参数导致结果很不可靠，...
一文读懂CNN卷积神经网络从基本概念、模型定义、训练、验证全流程指南
最新发布
2401_85280106的博客
04-01 1262
卷积神经网络（CNN）受到人类视觉皮层的启发，在从结构化网格数据（如图像）中提取特征的空间层次结构方面特别有效。图像自然地被表示为多维阵列-通常是具有对应于高度、宽度和颜色通道的维度的3D张量（例如，红色、绿色和蓝色）。这种结构化表示使图像成为CNN的理想候选者，CNN利用卷积运算来有效地处理输入数据的局部区域。img尺寸为4x 4x 3的红绿蓝（RGB）图像的3D张量。与将输入数据视为平面向量的传统神经网络不同，CNN通过应用在图像上滑动的过滤器（或内核）来保留数据中的空间关系。
CNN 网络整理 (持续更新)
静心园
10-12 425
基本网络 AlexNet: Imagenet classification with deep convolutional neural networks, NIPS, 2012 VGGNet: Very deep convolutional networks for large-scale image recognition, ICLR, 2015 Inception-v1 [GoogL...
卷积神经网络参数更新公式推导
haoer_hhhhhh的博客
11-02 2546
内容比较全，转载收藏，备不时之需。 一、引言 与全连接神经网络不同，卷积神经网络每一层中的节点并不是与前一层的所有神经元节点相连，而是只与前一层的部分节点相连。并且和每一个节点相连的那些通路的权重都是相同的。举例来说，对于二维卷积神经网络，其权重就是卷积核里面的那些值，这些值从上而下，从左到右要将图像中每个对应区域卷积一遍然后将积求和输入到下一层节点中**，得到下一层的特征图。因此其权重和偏置更新公式与全连接神经网络不通。通过卷积核替代权重矩阵的意义在于：1. 降低的计算量；2. 权重得到共享，降低了参
CNN参数计算
小白水手的博客
07-27 797
Mask R-CNN预训练权重
05-26
Mask R-CNN数据标注和模型训练 教程：https://yidamyth.blog.youkuaiyun.com/article/details/124851003 使用Mask R-CNN标注自定义数据集，训练自己的模型。 本资源是教程中所需要加载的预训练模型，提供一个便捷的下载...
CNN+RNN.zip_CNN RNN_CNN-_CNN-RNN_rnn 识别_rnn训练时间
07-15
描述中提到"行人再识别 CNN+RNN 亲测有效，训练时间短"，这意味着作者或用户已经实际测试了这种结合CNN和RNN的模型，并且发现它在行人再识别问题上表现良好，而且相比其他可能的模型，其训练过程所需的时间较短，这...
目标检测 | R-CNN、Fast R-CNN与Faster R-CNN理论讲解
houjingchuan的博客
05-29 8290
目标检测：R-CNN、Fast R-CNN与Faster R-CNN理论讲解，根据B站up霹雳吧啦Wz总结。此文章包含R-CNN算法原理讲解、Fast R-CNN算法原理讲解、Faster R-CNN原理讲解、目标检测评价指标介绍与特征金字塔网络FPN讲解。
使用OpenCV + Mask R-CNN + COCO权重-python源码.zip
05-02
COCO（Common Objects in Context）数据集则是广泛使用的图像识别和分割基准，包含了丰富的预训练权重，可加速模型的学习过程。 首先，让我们深入了解OpenCV。OpenCV（开源计算机视觉库）是一个跨平台的计算机视觉...
CNN算法中BP算法权重调整过程
08-14
CNN算法中权重调整过程详细推导，文中详细的介绍了关于BP算法的推导过程，通俗易懂。
BP神经网络参数更新推导过程
08-25
本pdf文档给出了BP神经网络权值参数更新过程的详细推导，对于神经网络初学者有很大的帮助。
CNN卷积神经网络详解（一）
lazyGril_81的博客
06-10 2081
从神经网络到卷积神经网络 什么是计算机视觉，简单来说，计算机视觉就是让机器能自动地理解图片或视频。随着大数据时代的到来，含有更多 隐含层的卷积神经网络（Convolutional Neural Network），自提出以来就在计算机视觉领域的多个大规模识别任务上取得了令人瞩目的成绩，而传统的神经网络存在的诸多问题也得以有效解决，比如：权值太多，计算量太大；权值太多...
神经网络权重更新的原理和方法——神经网络之softmax(7)
石头的博客
05-09 4319
通过对本系列的学习，你可以全面的了解softmax的来龙去脉。如果你尚不了解神经网络，通过本系列的学习，你也可以学到神经网络反向传播的基本原理。学完本系列，基本神经网络原理就算式入门了，毕竟神经网络基本的网络类型就那几种，很多变种，有一通百通的特点。
Python神经网络编程（二）之更新神经网络权重
云瀚的自习室
12-22 5532
那么我们接着上节开始讲更新权重、权重示例以及神经网路的准备布局。 Github源码地址：https://github.com/hzka/PythonNetworkBook 1.14我们实际上是如何更新权重的。 （一） 以简单的3层，每层3个节点的神经网络为例。最后的输出是这样的。作者提出了一个问题：如何调整第一个节点和隐藏层第二个节点的之...
人工神经网络学习笔记（2）
飞鱼の博客
06-04 570
如何更新权重 在上一篇文章中我们算出了各个层的误差，现在是时候利用这些误差来指导链接权重的修改了。那么该如何修改？ 暴力枚举： 对于一个三层的神经网络，每层有3个神经元结点，有两个3×33\times 33×3的链接权重矩阵，共有18个权重值。假设每个权重在1和-1之间共有1000种取值，那么我们有1000181000^{18}100018种权重组合，这个数字已经很大了。但是，如果是每层有500...
神经网络权值更新公式,神经网络权重更新公式
m0_54846070的博客
08-10 4280
需要讲出来的一个地方是，在计算w1的权重时，Etotal中的两部分都需要对它进行求导，因为这条边在前向传播中对两个残差都有影响3.更新权重这一步里面就没什么东西了，直接根据学习率来更新权重：至此，一次正向+反向传播过程就到此为止，接下来只需要进行迭代，不断调整边的权重，修正网络的输出和实际结果之间的偏差（也就是training整个网络）。准备一个神经网络模型，比如：其中，[i1,i2]代表输入层的两个结点，[h1,h2]代表隐藏层的两个结点，[o1,o2]为输出。神经网络的权值是通过对网络的训练得到的。..
CNN，RNN，LSTM，GRU的前后向传播算法（梯度是怎么更新的）
Billie使劲学的博客
07-28 1683
为什么要计算梯度？直观的讲，我们的网络通过这样的方式进行学习计算，最终输出的结果y为网络根据标签学习来的，网络的第一次前向传播相当于自学，随意学习一种概率分布，但是我们想让预测的结果更加接近“答案”，那我们就需要计算预测与标签之间差距，即loss。然后我们通过降低loss的方式改变权重（更新梯度），缩小预测结果与真实值（标签）之间的差距。...
神经网络反向传播(1)--权重和偏置值计算方式和参数更新
cymatt的博客
11-14 4740
反向传播权重和偏置导数求解以及参数更新
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