标签：卷积

2024-01-12马春杰杰评论(0)赞(325)

什么是神经网络？ 神经网络的大多数介绍性文字在描述它们时都会提起大脑类比。在不深入研究大脑类比的情况下，我发现将神经网络简单描述为将给定输入映射到所需输出的数学函数会更容易。 神经网络包含以下组件 一个输入层，X 任意数量的隐藏层 的输出层...

2024-01-06马春杰杰评论(0)赞(311)

使用Python/C++调用tensorflow教程 1 准备工作 全文参考此链接: 在C ++ Tensorflow中运行Keras模型 目前测试成功的系统配置为： ubuntu16.04 gcc-4.8 g++-4.8 bazel 0....

2019-10-02马春杰杰评论(1)赞(286)

大家知道，我们所使用的卷积其实是经过翻转180°之后的，那么卷积为什么要进行翻转180度呢？ 一维 首先我们需要理解一下卷积，在信号分析中，如下图所示，输入信号是 f(t) ，是随时间变化的。系统响应函数是 g(t) ，图中的响应函数是随时...

2019-05-14马春杰杰评论(0)赞(273)

我们知道，当数据量较小的时候，比较容易产生过拟合，为了防止这种情况的发生，我们一般是有两种思路，一种是随时观察验证集的性能，当性能停止提高的时候，我们就人为的停止训练。另一种是加入正则化方法。 当出现过拟合的时候，往往拟合函数的系数会非常大...

2019-05-08马春杰杰评论(0)赞(310)

卷积过程如图： 对于卷积的时间复杂度来说，即运算量： 这里代表了全部的运算量，如果我们想知道一次卷积的运算量，则可以简化为： 参数量： 对于参数量而言，计算方式为： 本文最后更新于2022年11月7日，已超过 1 年没有更新，如果文章内容或...

2019-05-05马春杰杰评论(0)赞(322)

这里主要介绍下1*1卷积核的神奇之处核最好的使用范围，在开始之前需要了解下卷积网络的权值共享概念，其中权值共享基本上有两种方法： 在同一特征图和不同通道特征图都使用共享权值，这样的卷积参数是最少的，例如上一层为30*30*40，当使用3*3...

2019-04-28马春杰杰评论(0)赞(363)

开局先祭出一张大神图： 比如我们有一张5*5*3的图作为输入，卷积核的尺寸为3*3，则卷积核的输入深度为3，这里的3对应着输入的3通道，卷积核的数量为2，则卷积核的参数应为：(3*3*3)*2。 卷积过程为，首先因为输入图像有3层，所以卷积...

2019-03-05马春杰杰评论(0)赞(307)

由于计算机视觉的大红大紫，二维卷积的用处范围最广。因此本文首先介绍二维卷积，之后再介绍一维卷积与三维卷积的具体流程，并描述其各自的具体应用。 1、二维卷积 图中的输入的数据维度为 14 × 14 ，过滤器大小为 5 × 5，二者做卷积，输出...