CNN卷积神经网络各层的参数和链接个数

最新推荐文章于 2025-04-20 15:25:41 发布
转载 最新推荐文章于 2025-04-20 15:25:41 发布 · 641 阅读 · 1

本文汇总了优快云博客单篇中关于算法优化、编程实践与调试技巧的关键内容，涉及多种编程语言与技术框架，为读者提供实用的编程解决方案与技术心得。

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

【6】卷积神经网络的介绍
Clichong
04-02 591
文章目录1.关于图像的基础知识灰度图彩色图2.卷积操作与过滤器3.卷积神经网络的具体操作卷积过程代码实现4.池化层(Pooling Sampling)下采样上采样5.批处理规范(Batch Norm)Image NormalizationBatch Normalization 1.关于图像的基础知识 灰度图 这里以MINST数据集为例，对于一个手写数字的图像，其由像素为28*28的灰度图构成，如图所示： 根据每一个像素点的一个具体的数值，可以将其构造出一副如上述所示的灰度图，由于灰度图的通道只有1，也就
详细解释CNN卷积神经网络各层的参数和链接个数的计算
qq_24946843的博客
02-27 503
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，滤波过程如图一，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。这些映射图再进过滤波得到C3层。这个层级结构再和S2一...
神经网络 样本不平衡,神经网络结果不稳定
神经网络爱好者
08-13 1499
因课题而异。1、样本最关键在于正确性和准确性。你所选择的样本首先要能正确反映该系统过程的内在规律。我们从生产现场采得的样本数据中有不少可能是坏样本，例如由于测量仪器故障导致测量数据误差较大等，这样的样本会干扰你的神经网络训练。通常我们认为坏样本只是个别现象，所以我们希望通过尽可能大的样本规模来抵抗坏样本造成的负面影响。2、其次是样本数据分布的均衡性。你所选择的样本最好能涉及到该系统过程可能发生的各种情况。例如某化工生产中某反应炉的温度主要分布在350度—400度，且出现在380度的情况较多，那么你的样本数据
关于卷积神经网络的样本问题
qq_26025277的博客
03-30 2093
1. 训练卷积神经网络的所需的样本问题。 全连接层中的隐藏层共2层，神经节点一共288个，用了一个卷积核，没有用池化层，激活函数为RELU函数。 训练一个能识别手写字母的网络，采用随机梯度下降法来获得参数。但是训练出来的模型对图片的辨识程度不高。 模型如下图： 可能原因 我感觉是因为全连接层的层数太少，导致提取出来的抽象信息不足，缺乏判据。必须要耗费大量的样本才能学习到正确的参数，模型的过拟合的...
卷积神经网络有哪些算法,卷积神经网络算法实现
m0_54846070的博客
08-05 2670
卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork,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。[1] 它包括卷积层(alternatingconvolutionallayer)和池层(poolinglayer)。卷积神经网络是近年发展起来，并引起广泛重视的一种高效识别方法。...
TensorFlow学习（8）卷积神经网络CNN
HAIYUANBOY的博客
05-06 1259
传统神经网络权值太多，计算量太大，需要大量样本进行训练，根据经验，一般来说样本的数量最好是权值数量的 5 - 30 倍，如 有1万个权值，最好有5万-10万个样本来训练 局部感受野 他们发现了每一个视觉神经元只会处理一小块区域的视觉图像，即感受野（Receptive Field）。卷积神经网络的概念即出自于此。 卷积神经网络CNN 第一个卷积特征由黄色区域计算：1*1+1*...
计算机视觉卷积神经网络（CNN）基础：从LeNet到ResNet
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。
04-11 14万+
计算机视觉卷积神经网络（CNN）基础：从LeNet到ResNet，在计算机视觉领域，卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）已然成为推动众多任务发展的核心力量。从早期简单的图像识别，到如今复杂的目标检测、语义分割、图像生成等任务，CNN 都展现出了卓越的性能。CNN 的发展历程见证了一系列经典模型的诞生，其中 LeNet 作为开山之作，为 CNN 的发展奠定了基础，而 ResNet 则通过创新性的设计，突破了传统神经网络的限制，使得网络能够构建得更深、性能更优。
使用 TensorFlow 构建 CNN 卷积神经网络实现 MNIST 手写数字识别
最新发布
08-15
在人工智能领域，卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，简称CNN）是一种深度学习模型，特别擅长处理具有网格拓扑结构的数据，例如图像。它在图像识别、分类和检测等任务中取得了巨大的成功。MNIST数据集是...
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？
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。
深度学习 | MATLAB实现CNN卷积神经网络结构及参数概述
机器学习之心的博客，关注并私信文章链接，获取对应文章源码和数据。
07-06 4640
深度学习 | MATLAB实现CNN卷积神经网络结构及参数概述
visualize_feature_map.py
03-09
借助Keras和Opencv实现的神经网络中间层特征图的可视化功能，方便我们研究CNN这个黑盒子里到发生了什么
卷积神经网络(CNN)
最白の白菜的博客
02-20 3419
目录卷积神经网络(CNN)CNN网络的构成卷积层卷积的计算方法padding（填充）stride（步长）多通道卷积多卷积核卷积特征图大小池化层(Pooling)最大池化平均池化全连接层卷积神经网络的构建数据加载数据处理模型搭建模型编译模型训练模型评估总结 卷积神经网络(CNN) 学习目标 了解卷积神经网络的构成 知道卷积的原理以及计算过程 了解池化的作用以及计算过程 利用全连接神经网络对图像进行处理存在以下两个问题： 需要处理的数据量大，效率低 假如我们处理一张 1000×1000 像素的图片，参
bp神经网络需要多少样本,bp神经网络训练时间
aifans_bert的博客
10-08 2772
表示对网络训练结果的测试。Mse的意思是均方误差，当然越小越好。但这和你有多少训练样本，有多少训练课程有很大关系。这个没有标准，每个人都知道零偏差是最好的。但是，神经网络本身的致命缺陷被消除了，因为它是对解析表达式的迭代收敛逼近，所以不可能达到零误差。这样只能根据用户的工程技术要求来判断，误差指标应该小于工程误差范围啊。但对于科学研究来说，只能具体分析。量化没有明确或绝对的意义。BP神经网络的计算过程包括正演计算过程和反演计算过程。
CNN参数个数和连接个数计算详解
yanzi6969的专栏
09-18 1万+
转自：http://www.cnblogs.com/ooon/p/5415888.html         之前所讲的图像处理都是小 patchs ，比如28*28或者36*36之类，考虑如下情形，对于一副1000*1000的图像，即106，当隐层也有106节点时，那么W(1)的数量将达到1012级别，为了减少参数规模，加快训练速度，CNN应运而生。CNN就像辟邪剑谱一样，正常人练得很
CNN可学习参数个数的计算
benbencan的专栏
08-28 314
https://www.jianshu.com/p/aa856451f916
CNN卷积参数量计算
benben044的专栏
12-06 1485
参考：轻量级网络-Mobilenet系列(v1,v2,v3) - 知乎盘点下每种类型的层计算可学习参数的数量Input layer：输入层所做的只是读取输入图像，因此这里没有可以学习的参数。Convolutional layers：一个卷积层，其输入为l个特征图，输出为k个特征图，过滤器尺寸为n*m。如下举例：输入有l=32个特征图作为输入，k=64个特征图作为输出，滤波器大小为n=3，m=3，它是一个3*3*32的过滤器，因为我们的输入有32个维度。我们学习64个不同的3*3*32过滤器。
上位机中的CAN-TP网络层参数整定
汽车电子行业从业人员，从事底层软件工作，欢迎交流互相学习进步
06-21 2749
CAN-TP 层位于 UDS诊断层和CAN Driver层中间，主要作用是：当CAN数据长度超过8Byte（CAN-FD为64Byte）时，对CAN数据进行分包和解包。网络层定时参数定义了六个参数，各个参数的含义下两张图可以完整的体现，以下会对各个参数进行详细说明。※ Send 侧的 .con 和Receiver侧的 .ind是一个时间点。
卷积神经网络的网络层与参数的解析
渣渣屋
06-27 233
参考博主：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_41457494/article/details/86238443 import torch from torch.autograd import Variable import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F # 神经网络参数解析 ''' 神经网络参数解析 ''' class Net(nn.Module): def __init__(self): sup
计算机网络——第三层：网络层
weixin_65190179的博客
01-14 2091
如图按照RFC 791规范显示了一个IPv4数据包头部的不同字段 IPv4头部通常包括以下部分： 指明了IP协议的版本，IPv4表示为4。 指明了头部的长度，以32位的字为单位。 指明了数据包的服务质量。IPv4头部中的“服务类型”（Type of Service，简称ToS）字段，它的设计目的是让发送者指明数据包的处理优先级和要求： 也称为“先行权”或“优先权”，它通常被设置为0，但可以被用来标记数据包在网络中的处理优先级。
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