卷积神经网络——输入层、卷积层、激活函数、池化层、全连接层（转载）

最新推荐文章于 2025-10-19 14:34:38 发布
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#卷积神经网络概念介绍

本文深入探讨了深度学习中激活函数的作用与选择，包括ReLU、Sigmoid等，并详细解析了卷积神经网络(convolutional neural network, CNN)的工作原理及应用，帮助读者更好地理解和应用深度学习技术。
【第3章：卷积神经网络（CNN）——3.2卷积层、池化层、全连接层的详细介绍】
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02-14 699
卷积层，作为CNN的心脏，主要负责从输入图像中提取有用的特征信息。想象一下，你拿着一个“滑动窗口”（也就是卷积核或滤镜）在图像上滑动，这个窗口每滑动到一个位置，就与图像局部区域进行点积运算，从而提取出该区域的特征。这些特征被整理成特征图（Feature Map），用于后续的处理。池化层，紧随其后的是卷积层，主要负责对特征图进行降维，同时保留重要的特征信息。池化层通常放在卷积层之后，以减少计算量和防止过拟合。
全连接层后面加bn层_tensorflow2.0——卷积神经网络的全连接层、卷积层、池化层、BN层、激活层、dropout层及其他层...
weixin_39611072的博客
12-22 2073
一、全连接层tensorflow中用tf.keras.layers.Dense()这个类作为全连接的隐藏层，下面是参数介绍：tf.keras.layers.Dense()inputs = 64, # 输入该网络层的数据units = 10, # 输出的维度大小activation = None, # 选择使用的(激活函数)use_bias = True, # 是否使用(偏置项)kernel_ini...
cnn输入层_深入理解卷积神经网络(CNN)
weixin_39784263的博客
11-20 1万+
卷积神经网络简介传统的BP神经网络与DNN(深度神经网络)不同层神经元的连接方式是“全连接”，也就是这一次层的一个神经元的输入，会接受上一次每一个神经元的输出，这种方式即为“全连接神经网络”。这样的连接方式有一个的缺点：因为权值与偏置等参数量大，导致训练收敛十分缓慢。特别是对于图像这样的训练数据，动不动就是数以百万的像素，理论上虽然可以收敛，但你可能得等上N年才有结果，而且它的泛化性也会变差。例如...
《CNN笔记总结系列之一》简要介绍及输入层
weixin_44014740的博客
11-23 1379
《CNN笔记总结系列之一》简要介绍及输入层 -------本文仅为学习笔记，不做任何商业用途------- ## 一、卷积神经网络应用     卷积神经网络在计算机视觉领域有十分广泛的应用，尤其实在图像识别（image classification），物体识别（object recognition），行为认知（action recognition），姿态估计（pose estimation），神经风格迁移（neural style transfer）等。而在人体行为识别领域，针对图像的行为认知研究中，卷积神
CNN基本结构
Made In SQL
10-13 1202
输入层是卷积神经网络的第一层，主要负责接收和预处理原始图像数据。其输入通常是一个三维张量，由高度、宽度和通道数三个维度组成。
卷积神经网络CNN各层基本知识
北山啦的博客
11-26 1万+
卷积神经网络(CNN)由输入层、卷积层、激活函数、池化层以及全连接层构成。INPUT（输入层）-CONV（卷积层）-RELU（激活函数）-POOL（池化层）-FC（全连接层）简单来说：卷积用来提取特征，池化压缩特征，全连接层用来加权重。
卷积神经网络——输入层、卷积层、激活函数、池化层、全连接层
selfsongs
08-18 3652
卷积神经网络——输入层、卷积层、激活函数、池化层、全连接层 卷积层激活函数池化层全连接层 卷积层 用它来进行特征提取，如下： 输入图像是32x32x3，3是它的深度（即R、G、B），卷积层是一个553的filter(感受野),这里注意：感受野的深度必须和输入图像的深度相同。通过一个filter与输入图像的卷积可以得到一个28281的特征图，上图是用了两个filter得到了两个特征图； 我们通常会...
CNN - 卷积神经网络输入层
吴明磊的博客
07-30 1万+
数据输入层：Input Layer 1、数据预处理 进行预处理的主要原因是： 输入数据单位不一样，可能会导致神经网络收敛速度慢，训练时间长 数据范围大的输入在模式分类中的作用可能偏大，而数据范围小的作用就有可能偏小 由于神经网络中存在的激活函数是有值域限制的，因此需要将网络训练的目标数据映射到激活函数的值域 S形激活函数在(0,1)区间以外区域很平缓，区分度太小。例如S形函数f(...
46、卷积神经网络基础：卷积层与池化层详解
最新发布
lg888的博客
10-19 21
本文详细介绍了卷积神经网络（CNN）中的核心组成部分——卷积层与池化层。内容涵盖卷积层的工作原理、参数共享、特征图生成，以及使用Keras实现卷积操作的具体方法；深入解析了最大池化、平均池化和全局平均池化的作用、优缺点及适用场景，并通过代码示例展示其实现方式。同时讨论了卷积层的内存需求挑战及应对策略，如减小批量大小、使用混合精度训练等。最后介绍了超参数调优方法和典型网络结构中的层组合模式，帮助读者构建高效、泛化的CNN模型。
典型的卷积神经网络一般由输入层、卷积层、池化层、全连接层、分类层的示意图
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### 卷积神经网络结构示意图 卷积神经网络（CNN）是一种专门设计用于处理具有网格状拓扑结构的数据的深度学习模型，如图像。典型的CNN架构由多个层次构成，每一层都有特定的功能。 #### 图像输入层 该层接收原始...
解析卷积神经网络 ——深度学习实践手册 魏秀参
03-17
在讨论CNN的基本结构时，通常会从其核心组件——卷积层、激活函数、池化层、全连接层等开始。卷积层通过卷积运算提取输入数据的局部特征，激活函数如ReLU（Rectified Linear Unit）则引入非线性因素，使得网络能够...
cnn输入层_卷积神经网络-CNN
weixin_39557373的博客
11-20 887
一、感受野一些神经元看线、一些神经元看线的方向，一些神经元有更大的感受野，组合底层的图案二、卷积层CNN里最重要的构建单元就是卷积层神将元在第一个卷积层不是连接输入图片的每一个元素，只是连接他们感受野的像素，以此类推，第二个卷阶层的神经元仅连接位于第一个卷积层的一个小方块的神将元。比如，以前做MNIST的时候，把图像变成1D的，现在直接用2D三、卷积的计算特征图(Feature Map)2. 步长...
卷积神经网络基础--输入层、卷积层
Maisu的博客
10-19 4158
局部连接是由人的视觉系统激发出来的，它通过将卷积层的结点与上一层的局部结点相结合，从而达到学习局部特征的目的。而在局部连接中，单一的神经元仅需要对图象的局部感知，再将全部的局部感知信息按顺序合并，就可以获得整个图象的整体信息。如图表示的是权值共享。需要引起注意的是，神经网络的激活函数一般都处于一定的数值区间，因此进行网络训练的数据得映射到相应的区间。局部连接和权值共享是卷积层的两个最主要的特征：为提取数据的特征信息，需把数据中潜在的具有相关性的信息抽象化，便于进行以上两个特征操作。
十五天掌握CNN——卷积神经网络简介 & 数据输入层
尹江 _ Cecil
11-04 7784
魏老师学生——Cecil：学习卷积神经网络CNN之旅 神经网络的结构卷积神经网络 神经网络的结构 神经网络分为输入层、中间层、输出层。如图： 卷积神经网络 Convolutional Neural Networks CNN：可以有效降低反馈（传统）神经网络的复杂性。 常见CNN结构：LeNet-5、AlexNet、ZFNet、VGGNet、GoogleNet、ResNet、DenseNet、S...
卷积神经网络(CNN)基础
A125679880的博客
04-09 3248
在卷积神经网络（CNN）中，softmax损失函数（也称为交叉熵损失函数）是用来衡量模型预测结果与真实标签之间的差异的损失函数。它在分类任务中被广泛使用，尤其是当输出需要解释为概率分布时。定义：Softmax损失函数是结合了Softmax激活函数和交叉熵损失的函数，用于衡量模型预测结果与真实标签之间的差异。作用作为优化目标，引导模型调整参数以最小化损失。适用于多分类任务，输出概率分布便于解释和比较。
卷积神经网络初识
搬砖小能手
04-27 1972
卷积神经网络初识
卷积神经网络的基础知识笔记
YOULANSHENGMENG的博客
10-12 743
1，什么是卷积 卷积的定义：卷积是两个变量在某范围内相乘后求和的结果
全连接层的激活函数
热门推荐
qfikh的博客
03-06 3万+
1、全连接层 当来到了全连接层之后，可以理解为一个简单的多分类神经网络（如：BP神经网络），通过softmax函数得到最终的输出。整个模型训练完毕。 两层之间所有神经元都有权重连接，通常全连接层在卷积神经网络尾部。也就是跟传统的神经网络神经元的连接方式是一样的： 全连接层（fully connected layers，FC）在整个卷积神经网络中起到“分类器”的作用。如果说卷积层、池化...
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