我要投搞

标签云

收藏小站

爱尚经典语录、名言、句子、散文、日志、唯美图片

当前位置:全民彩票 > 多级中断 >

卷积神经网络 全连接层小结

归档日期:07-30       文本归类:多级中断      文章编辑:爱尚语录

  卷积神经网络的卷积层、池化层和激活函数层等作用是将原始数据映射到隐层特征空间中,在卷积神经网络最后部分会有全连接层,全连接层的目的是将网络学习到的特征映射到样本的标记空间中。全连接层会把卷积输出的二维特征图(featureMap)转化成一个一维的向量。这一过程具体实现如下所述:

  在卷积层之后进行了池化操作,池化层得到30个12*12的特征图,通过全连接层之后,得到了1*100的向量。由于全连接层是输入中的每个结点与其下一层结点都有连接,那么使用30*100个12*12的卷积核进行卷积操作。卷积核与输入图像大小一致,卷积操作之后整个输入图像就会变成一个数值。30个特征图进行卷积操作之后得到30个值,将此30个值进行累加求和,就把30张特征图浓缩成一个数值。此操作进行100次之后会得到100个值,即1*100的向量。

  全连接层的特征数特别多,计算量比较大。上述例子中卷积层包含参数个数100*30*12*12。

  全连接层的推导全连接层的每一个结点都与上一层的所有结点相连,用来把前边提取到的特征综合起来。由于其全相连的特性,一般全连接层的参数也是最多的。全连接层的前向计算下图中连线个地方就是全连接层,...博文来自:lianzhng的博客

  卷积神经网络(CNN)由输入层、卷积层、激活函数、池化层、全连接层组成,即INPUT(输入层)-CONV(卷积层)-RELU(激活函数)-POOL(池化层)-FC(全连接层)卷积层用它来进行特征提取,...博文来自:大丈夫

  经过若干层卷积和池化后,图片的维度会越来越小,数量会越来越多,最终进入全连接层并分类输出(传统的神经网络)。由于全连接层会有大量的连接权值,模型过拟合的可能性会增加。对此,研究者提出过稀疏连接和Dro...博文来自:bubingyang的博客

  在常见的卷积神经网络的最后往往会出现一两层全连接层,全连接一般会把卷积输出的二维特征图(featuremap)转化成(N*1)一维的一个向量,这是怎么来的呢?目的何在呢?举个例子:最后的两列小圆球就是...博文来自:weixin_38208741的博客

  有部分内容是转载的知乎的,如有侵权,请告知,删除便是,但由于是总结的,所以不一一列出原作者是who。再次感谢,也希望给其他小白受益。首先说明:可以不用全连接层的。理解1:卷积取的是局部特征,全连接就是...博文来自:向阳的博客

  卷积神经网络一般的结构不是:(卷积—池化) x N —FC—输出 吗? 那么最后一层卷积—池化后输出的结果是一个多通道的3维数据。 但是全连接层输入的不是1维数据吗?那么这中间要怎么处理呢? 是直接r论坛

  前言一般来说,卷积神经网络会有三种类型的隐藏层——卷积层、池化层、全连接层。卷积层...博文来自:weixin_41036461的博客

  转于:《入门PyTorch》卷积层是卷积神经网络的核心,大多数计算都是在卷积层中进行的。1卷积层1.1概述首先介绍卷积神经网络的参数。这些参数是由一些可学习的滤波器集合构成的,每个滤波器在空间上(宽度...博文来自:idwtwt的专栏

  在前面的文章中,我们介绍了全连接神经网络,以及它的训练和使用。我们用它来识别了手写数字,然而,这种结构的网络对于图像识别任务来说并不是很合适。本文将要介绍一种更适合图像、语音识别任务的神经网络结构——...博文来自:glory_lee的博客

  【5】FC全连接层原图片尺寸为9X9,在一系列的卷积、relu、池化操作后,得到尺寸被压缩为2X2的三张特征图。全连接层在整个卷积神经网络中起到“分类器”的作用,即通过卷积、激活函数、池化等深度网络后...博文来自:阿飞CVPR

  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...博文来自:dcxhun3的博客

  卷积神经网络CNN(YannLecun,1998年)通过构建多层的卷积层自动提取图像上的特征,一般来说,排在前边较浅的卷积层采用较小的感知域,可以学习到图像的一些局部的特征(如纹理特征),排在后边较深...博文来自:牧野的博客

  1、定义在全连接神经网络中,每两层之间的节点都有边相连。卷积神经网络也是通过一层一层的节点组织起来的,对于卷积神经网络,相邻两层之间只有部分节点相连。在卷积神经网络的前几层中,每一层的节点都被组织成一...博文来自:仲夏

  转载:背景CNN能够对图片进行分类,可是怎么样才能识别图片中特定部分的物体,在2015年之前还是一个世界难...博文来自:zxyhhjs2017的博客

  参考:卷积神经网络(CNN)由输入层、卷积层、激活函数、池化层、全连接层组成,即INPUT(...博文来自:ZONGXP的博客

  全连接层到底什么用?我来谈三点。全连接层(fullyconnectedlayers,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、池化层和激活函数层等操作是将原始数据映射到隐层特征空间...博文来自:VictorLee

  (名称:全连接。意思就是输出层的神经元和输入层的每个神经元都连接)在卷积神经网络的最后,往往会出现一两层全连接层,全连接一般会把卷积输出的二维特征图转化成一维的一个向量,这是怎么来的呢?目的何在呢?举...博文来自:GoodShot的专栏

  理论部分转自 实验部分全连接层换卷积层的出处大约是yahoo的一篇论文“Multi-vi...博文来自:zizi7的专栏

  写在前面:感谢@夏龙对本文的审阅并提出了宝贵的意见。接下来聊一聊现在大热的神经网络。最近这几年深度学习发展十分迅速,感觉已经占据了整个机器学习的“半壁江山”。各大会议也是被深度学习占据,引领了一波潮流...博文来自:GarfieldEr007的专栏

  原本CNN网络的经典结构是:卷积层——池化层——……——全连接层FCN的出现为什么要把CNN网络最后的全连接层特换为卷积层?或者换句话说这样会带来什么好处呢?1.首先,说一下卷积层和全连接层的区...博文来自:NodYoung

  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。...博文来自:的博客

  目录0. 前言1. 全连接层(fullyconnectedlayer)如果这篇文章对你有一点小小的帮助,请给个关注,点个赞喔~我会非常开心的~花书+吴恩达深度学习(十)卷积神经网络CNN之卷积层花书+...博文来自:DeltaH 的分享

  在卷积神经网络尚未火热的年代,人们使用haar/lbp+adaboost级连的组合方式检测人脸,hog+svm的组合方式检测行人。这种传统的目标检测方法一个认知上的优势就是:模块的功能明确,划分得很清...博文来自:niutingbaby的博客

  1、卷积神经网络的概念2、发展过程3、如何利用CNN实现图像识别的任务4、CNN的特征5、CNN的求解6、卷积神经网络注意事项7、CNN发展综合介绍8、LeNet-5结构分析9、AlexNet10、Z...博文来自:呆呆的猫的博客

  全连接层实际就是卷积核大小为上层特征大小的卷积运算,一个卷积核卷积后的结果为一个节点,就对应全连接层的一个神经元。假设:最后一个卷积层的输出为7×7×512,连接此卷积层的全连接层为1×1×4096(...博文来自:Lavi的专栏

  当使用pytorch写网络结构的时候,本人发现在卷积层与第一个全连接层的全连接层的input_features不知道该写多少?一开始本人的做法是对着pytorch官网的公式推,但是总是算错。...博文来自:嘿芝麻的树洞

  前面九讲对神经网络的结构,组件,训练方法,原理等做了介绍。现在我们回到本系列的核心:计算机视觉,神经网络中的一种特殊版本在计算机视觉中使用最为广泛,这就是大家都知道的卷积神经网络。卷积神经网络和普通的...博文来自:寒小阳

  深度卷积网络 涉及问题:1.每个图如何卷积: (1)一个图如何变成几个? (2)卷积核如何选择?2.节点之间如何连接?3.S2-C3如何进行分配?4.16-120全连接如何连接?5.最后output输...博文来自:江南研习社

  本系列文章面向深度学习研发者,希望通过ImageCaptionGeneration,一个有意思的具体任务,深入浅出地介绍深度学习的知识。本系列文章涉及到很多深度学习流行的模型,如CNN,RNN/LST...博文来自:qunnie_yi的博客

  思考卷积神经网络(CNN)中各种意义只是知道CNN是不够,我们需要对其进行解剖,继而分析不同部件存在的意义CNN的目的简单来说,CNN的目的是以一定的模型对事物进行特征提取,而后根据特征对该事物进行分...博文来自:aimreant的专栏

  全连接层转化为卷积层一、FC网络在有全连接层的网络中,第一个FC是将上一层5*5*16的多维数据拉成一行,转化为1*1*400,在通过一个变换矩阵,变成第二个FC,然后经过softmax输出预测结果。...博文来自:陶宝大人的博客

  1.概观卷积取的是局部特征,全连接就是把以前的局部特征重新通过权值矩阵组装成完整的图。因为用到了所有的局部特征,所以叫全连接。全连接层(fullyconnectedlayers,FC)在整个卷积神经网...博文来自:陈正经

  深度学习的最后一层往往是全连接层+Softmax(分类网络),如下图所示,图片来自StackExchange。通常,将网络最后一个全连接层的输入,即上图中的x,视为网络学到的特征。\mathrm{x}...博文来自:本立2道生

  本文有一部分内容参考以下两篇文章:一文弄懂神经网络中的反向传播法——BackPropagation神经网络最简单的全连接神经网络如下图所示(这张图极其重要,本文所有的推导都参照的这...博文来自:weixinhum

  全连接层的推导全连接层的每一个结点都与上一层的所有结点相连,用来把前边提取到的特征综合起来。由于其全相连的特性,一般全连接层的参数也是最多的。全连接层的前向计算下图中连线个地方就是全连接层,...博文来自:l691899397的博客

  反向传播神经网络推导中给出了复杂的BP公式。从头看这篇多年的博客的公式,我都有点被绕晕了。现在在这里我可以从矩阵计算的角度去演示一个全连接神经网络的计算过程,这样更简洁明了。...博文来自:artzers的专栏

本文链接:http://jomsell.com/duojizhongduan/440.html