CNN 卷积神经网络结构

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#神经网络 #cnn

CNN

cnn每一层会输出多个feature map, 每个Feature Map通过一种卷积滤波器提取输入的一种特征，每个feature map由多个神经元组成，假如某个feature map的shape是m*n, 则该feature map有m*n个神经元。对于卷积层会有kernel, 记录上一层的feature map与当前层的卷积核的权重,因此kernel的shape为(上一层feature map的个数，当前层的卷积核数)。本文默认子采样过程是没有重叠的，卷积过程是每次移动一个像素，即是有重叠的。默认子采样层没有权重和偏置。关于CNN的其它描述不在这里论述，可以参考一下参考文献。只关注如何训练CNN。

CNN网络结构

一种典型卷积网络结构是LeNet-5，用来识别数字的卷积网络。结构图如下（来自Yann LeCun的论文）：
LeNet-5
在卷积神经网络算法的一个实现文章中，有一个更好看的图:
LeNet-5
该图的输入是一张28*28大小的图像，在C1层有6个5＊5的卷积核，因为C1层输出6个(28-5+1)(28-5+1)大小的feature map。然后经过子采样层，这里假设子采样层是对卷积层的均值处理(mean pooling),

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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
CNN（卷积神经网络）一
Lahzylj的博客
06-20 6365
CNN架构,卷积神经网络介绍，代码介绍
卷积神经网络(CNN)模型结构
weixin_33841722的博客
03-01 2068
　　　　在前面我们讲述了DNN的模型与前向反向传播算法。而在DNN大类中，卷积神经网络(Convolutional Neural Networks，以下简称CNN)是最为成功的DNN特例之一。CNN广泛的应用于图像识别，当然现在也应用于NLP等其他领域，本文我们就对CNN的模型结构做一个总结。 　　　　在学习CNN前，推荐大家先学习DNN的知识。如果不熟悉DNN而去直接学习CNN，难度会比较的大。...
卷积神经网络（CNN）深度解析：万字长文，带你掌握各层知识及其作用
最新发布
2401_85343303的博客
06-25 582
CNN结构解析：从卷积到分类的完整流程 卷积神经网络(CNN)主要由五个核心部分组成：输入层、卷积层、激活函数、池化层和全连接层。输入层接收原始图像数据，卷积层通过滑动窗口提取局部特征，使用多个不同卷积核获取多层次特征。激活函数(如ReLU)引入非线性，解决梯度消失问题。池化层(最大/均值池化)压缩特征图尺寸，增强特征鲁棒性。全连接层整合特征进行最终分类。 关键技术包括： 卷积参数共享大幅减少参数量 边缘填充(padding)处理边界特征 多层级联结构逐步抽象特征 从局部特征提取到全局分类的完整流程 CNN
卷积神经网络的基本操作,卷积神经网络百度百科
shirley67269的博客
08-19 1151
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。
卷积神经网络（CNN）基础知识整理
小舟的博客
03-29 1023
这是机器学习的元老，是对人脑神经元工作机制的模拟，每个神经元是一个计算单元，输入的数据与权重进行相乘、求和，再加上偏置，得到的数据再经过激活函数，将结果进行输出，见下图，多个神经元相互连接组成神经网络，具体就不展开说了。实际上，上面的卷积处理过程，都是在对图片进行特征提取，而最终要进行分类或预测就需要借助神经网络了，所以一般在卷积处理之后需要对数据进行压平（flatten）操作，使其变为1维的数据，便于送入神经网络的输入层。也有一些先验的卷积核，如下面的核，进行卷积之后，可以实现锐化和边缘提取的效果。
CNN[卷积神经网络]的架构
加文斯利的博客
05-25 619
CNN卷积神经网络 在全连接神经网络里拿掉一些参数，就可以得到用于影像处理的CNN。 CNN主要的流程为：重复卷积和Max pooling的流程，最后扁平化得到结果。 卷积Convolution 卷积神经网络主要面向三个问题 1、相同的图案可能出现在不同的地方 2、一些图案可能远比整个图案要小，比如鸟的嘴 3、对像素进行子采样不会更改对象 以一张黑白图为例，墨水沾到的地方设为1，没沾到的地方设为0 将会有一组过滤器进行过滤，那么如何理解过滤器呢？ 过滤器就是一个矩阵，它类比于全连接网络中的一个神经网络，用
CNN网络结构的发展（最全整理）
Mr.Ma-master
11-03 8774
CNN网络结构的发展 本文介绍了CNN基本部件以及其在发展过程中的各种网络结构特性和优缺点 CNN基本部件介绍 局部感受野 在图像中局部像素之间的联系较为紧密，而距离较远的像素联系相对较弱。因此，其实每个神经元没必要对图像全局进行感知，只需要感知局部信息，然后在更高层局部信息综合起来即可得到全局信息。卷积操作即是局部感受野的实现，并且卷积操作因为能够权值共享，所以也减少了参数量。 池化 ...
【人工智能基础07】卷积神经网络基础（CNN）：卷积神经网络结构、各层计算原理，以及常见卷积神经网络
hiliang521的博客
08-03 6269
卷积神经网络
MATLAB实现CNN卷积神经网络多特征分类预测（完整源码和数据）
10-13
MATLAB实现CNN卷积神经网络多特征分类预测（完整源码和数据） 数据多特征分类数据，输入15个特征，分四类。 运行环境MATLAB2018b及以上，CNN的基本结构由输入层、卷积层、池化层，也称为取样层、全连接层及输出层...
MATLAB实现CNN卷积神经网络多输入回归预测（完整源码和数据）
10-13
卷积神经网络（CNN，Convolutional Neural Network）是一种在图像处理领域广泛应用的深度学习模型，近年来也逐渐被引入到其他领域，如自然语言处理和时间序列预测。在这个MATLAB实现的项目中，CNN被用来进行多输入...
卷积神经网络知识图谱
12-16
卷积神经网络知识图谱，包括通用神经网络，面向图像的CNN等，让读者对CNN知识结构一目了然
卷积神经网络（CNN）的整体框架及细节（详细简单）
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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（CNN）结构详解
qq_40979103的博客
10-18 4453
1.输入是一个图片样本。CNN模型的层数，所有隐藏层的参数和类型2.若为卷积层，给出卷积核的个数、维度、填充、步幅若为池化层，给出池化区域的大小k和池化标准对于全连接层，给出各层的神经元数和激活函数的类型3.根据填充，得到输入的张量a^1.并初始化所有隐藏层的参数w和b若为卷积层，输出若为池化层，输出若为全连接层，输出若为最后一层全连接层，即输出层最后补充一句：卷积层和全连接层表达式看似相同，实际有很大的区别：在卷积层中W是卷积核，星号（*）表示卷积，W卷积核矩阵是右乘的。
CNN 卷积神经网络
WX_Chen的博客
10-03 640
Deep Learning是全部深度学习算法的总称，CNN是深度学习算法在图像处理领域的一个应用。     1. 概述 卷积神经网络是一种特殊的深层的神经网络模型，它的特殊性体现在两个方面，一方面它的神经元间的连接是非全连接的， 另一方面同一层中某些神经元之间的连接的权重是共享的（即相同的）。它的非全连接和权值共享的网络结构使之更类似于生物神经网络，降低了网络模型的复杂度（对于很难学习的深...
CNN经典结构（AlexNet，ZFNet，OverFeat，VGG，GoogleNet，ResNet）
大数据之眸
06-04 1722
前言 本文主要介绍2012-2015年的一些经典CNN结构，从AlexNet，ZFNet，OverFeat到VGG，GoogleNetv1-v4，ResNetv1-v2。 在论文笔记：CNN经典结构2中我介绍了2016-2017年的几个经典CNN结构，WideResNet，FractalNet，DenseNet，ResNeXt，DPN，SENet。另外，在ImageNet历年冠军和相关CNN模型中，我简单介绍了ImageNet和历年冠军。 AlexNet 贡献：ILSVRC2012冠军，展现出了深度C
（一）CNN网络结构
qq_23123181的博客
02-15 3565
1、开山之作:LeNet 对经典LeNet-5做深入分析: 1)输入图像是单通道的28*28大小的图像，矩阵表示[28,28,1] 2)conv1所用卷积核尺寸5*5,滑动步长1,卷积核数目20,该层后图像尺寸变为28-5+1=24,输出矩阵[24,24,20] 3)pool1核尺寸为2*2,步长2,输出矩阵[12,12,20] 4)conv2所用卷积核尺寸5*5,滑动步长1,卷积核数目50,该层后图像尺寸变为12-5+1=8,输出矩阵[8,8,50] 5)pool2核尺寸为2*2,步长2,输出
cnn卷积神经网络结构图画
01-28
### CNN卷积神经网络结构图及其架构可视化 #### 使用Visio绘制CNN结构图 在深度学习领域，卷积神经网络（CNN）是图像处理和计算机视觉任务中的核心技术。理解和设计复杂的CNN结构通常需要大量时间和精力。为此，一个基于Visio绘图软件制作的卷积神经网络结构图模板被推出，这有助于开发者更高效地进行CNN结构设计[^2]。 此模板详细展示了卷积层、池化层以及线性层的图形表示，为开发者提供了一个直观且易于使用的参考工具。通过这种可视化的手段，能够更好地理解各层之间的连接方式及数据流动方向。 #### 卷积神经网络基本组件说明 - **输入层**：接收原始图片作为输入。 - **卷积层(Convolutional Layer)**：应用多个滤波器来提取特征。 - **激活函数(Activation Function)**：引入非线性因素，常用ReLU(Rectified Linear Unit)。 - **池化层(Pooling Layer)**：减少空间尺寸的同时保留重要信息，分为最大池化(Max Pooling)和平均池化(Average Pooling)[^4]。 - **全连接层(Fully Connected Layers)**：用于分类或其他高级推理任务之前最后几层的操作。 ```mermaid graph LR; A[Input Image] --> B{Convolution}; B --> C[Feature Maps]; C --> D{Pooling/Downsampling}; D --> E[Flattened Vector]; E --> F[Fully Connected Layer]; F --> G[Output Classification] ``` 上述Mermaid图表简单描述了从输入图像经过一系列卷积运算得到特征映射，再经由下采样过程直至最终输出分类的过程。实际应用中可能会有更多的卷积与池化组合，并可能加入批标准化(Batch Normalization)，跳跃连接(Skip Connections)等改进措施以提升性能表现。
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