ubuntu之路——day17.2 RGB图像的卷积、多个filter的输出、单个卷积层的标记方法

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ubuntu之路——day17.2 RGB图像的卷积、多个filter的输出、单个卷积层的标记方法

和单层图像的卷积类似,只需要对每一个filter构成的三层立方体上的每一个数字与原图像对应位置的数字相乘相加求和即可. 在这个时候可以分别设置filter的R.G.B三层,可以同时检测纵向或横向边缘,也可以只检测某一通道的,只需要对其他通道的filter置为0即可. 那么如果要使用filter同时对纵向.横向或者其他角度的边缘进行检测该怎么办呢? Multiple filter: 对于同时采用多个filter来检测不同特征的时候,只需要将多个filter的结果堆叠起来输出即可,如上图所示. 神经…

ubuntu之路——day17.1 卷积操作的意义、边缘检测的示例、filter与padding的关系、卷积步长

感谢吴恩达老师的公开课,以下图片均来自于吴恩达老师的公开课课件为什么要进行卷积操作? 我们通过前几天的实验已经做了64*64大小的猫图片的识别. 在普通的神经网络上我们在输入层上输入的数据X的维数为(64*64*3, m) 假设第二层的节点数为1000,在全连接网络下,则W的维数为(1000, 64*64*3). 这看起来是可以操作的,但是实际情况下的图片是更高清的,比如现在的手机已经动辄2400万像素. 在这种情况下让内存来处理很多W权重矩阵是不现实的,因此卷积神经网络就成为了计算机视觉领域…

ubuntu之路——day17.1 用np.pad做padding

网上对np.pad的解释很玄乎,举的例子也不够直观,看了更晕了,对于CNN的填充请参考下面就够用了: np.pad的参数依次是目标数组,多增加的维数可以理解为一张图的前后左右增加几圈,设置为'constant'之后为连续填充相同的值,默认为(0, 0),可以设置为constant_values = (x, y)…

ubuntu之路——day17.4 卷积神经网络示例

以上是一个识别手写数字的示例在这个示例中使用了两个卷积-池化层,三个全连接层和最后的softmax输出层一般而言,CNN的构成就是由数个卷积层紧跟池化层再加上数个全连接层和输出层来构建网络. 在上述网络中可以看到一个有关参数的现象如下图: 随着卷积网络层数的增加,可以看到有关图片数据的height和weight都在减小,而信道channel在增加. 伴随着这种操作,激活层的大小也在减小.但是卷积层需要的参数量在增多(f x f + 1) x c,f为filter的大小,c为channel的数…

ubuntu之路——day17.3 简单的CNN和CNN的常用结构池化层

来看上图的简单CNN: 从39x39x3的原始图像不填充且步长为1的情况下经过3x3的10个filter卷积后得到了 37x37x10的数据不填充且步长为2的情况下经过5x5的20个filter卷积后得到了 17x17x20的数据不填充且步长为2的情况下经过5x5的40个filter卷积后得到了 7x7x40的最终结果将7x7x40的卷积层全部展开作为输入特征,建立一个输入层单元数为1960的神经网络即可卷积神经网络常见的结构: 1.Conv卷积层如上图所见 2.Pool池化层…

ubuntu之路——day13 只用python的numpy在较为底层的阶段实现单隐含层神经网络

首先感谢这位博主整理的Andrew Ng的deeplearning.ai的相关作业:https://blog.csdn.net/u013733326/article/details/79827273 开一个我的github传送门,可以看到代码. https://github.com/VVV-LHY/deeplearning.ai/tree/master/NeuralNetworkandDeepLearning/OneHiddenLayerNN 今天接着day12的工作,day12使用了逻辑回归来…