卷积步长(Strided convolutions) 卷积中的步幅是另一个构建卷积神经网络的基本操作,让我向你展示一个例子. 如果你想用3×3的过滤器卷积这个7×7的图像,和之前不同的是,我们把步幅设置成了2.你还和之前一样取左上方的3×3区域的元素的乘积,再加起来,最后结果为91. 只是之前我们移动蓝框的步长是1,现在移动的步长是2,我们让过滤器跳过2个步长,注意一下左上角,这个点移动到其后两格的点,跳过了一个位置.然后你还是将每个元素相乘并求和,你将会得到的结果是100.   现在我们继续,…

为什么使用卷积?(Why convolutions?) 我们来分析一下卷积在神经网络中如此受用的原因,然后对如何整合这些卷积,如何通过一个标注过的训练集训练卷积神经网络做个简单概括.和只用全连接层相比,卷积层的两个主要优势在于参数共享和稀疏连接,举例说明一下.   假设有一张32×32×3维度的图片,这是上节课的示例,假设用了6个大小为5×5的过滤器,输出维度为28×28×6.32×32×3=3072,28×28×6=4704.我们构建一个神经网络,其中一层含有3072个单元,下一层含有4074…

4.1卷积神经网络 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 1.4Padding 一张\(6*6\)大小的图片,使用\(3*3\)的卷积核设定步长为1,经过卷积操作后得到一个\(4*4\)的图像. 特征图大小公式 设定原始图像大小为\(n*n\),卷积核大小为\(f*f\),则经过卷积操作后特征图大小为\((n-f+1)*(n-f+1)\) 不使用Padding的缺点 经过卷积操作后图像会缩小. 如果你注意角落边的像素,则此像素点只会被卷积核触碰一次.即只会在第一次卷积操作时被卷…

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…

conv1 = tf.nn.conv2d(input_tensor,conv1_weights,strides=[1,1,1,1],padding='SAME') 这是一个常见的卷积操作,其中strides=[1,1,1,1]表示滑动步长为1,padding=‘SAME’表示填0操作 当我们要设置步长为2时,strides=[1,2,2,1],很多同学可能不理解了,这四个参数分别代表了什么,查了官方函数说明一样不明不白,今天我来解释一下. strides在官方定义中是一个一维具有四个元素的张量,…

第一周 卷积神经网络(Foundations of Convolutional Neural Networks) 计算机视觉(Computer vision) 计算机视觉是一个飞速发展的一个领域,这多亏了深度学习. 深度学习与计算机视觉可以帮助汽车,查明周围的行人和汽车,并帮助汽车避开它们. 还使得人脸识别技术变得更加效率和精准,你们即将能够体验到或早已体验过仅仅通过刷脸就能解锁手机或者门锁. 当你解锁了手机,我猜手机上一定有很多分享图片的应用.在上面,你能看到美食,酒店或美丽风景的图片. 有些…

日志 20170410 Coursera机器学习 2017.11.28 update deeplearning 台大的机器学习课程:台湾大学林轩田和李宏毅机器学习课程 Coursera机器学习 Week 5: Neural Networks: Learning 本来上周开始该学习这个内容,也是先提交了作业,今天才来看看具体的代码:感觉这个课程本身对基础巩固很好.没有连续学习感觉有些有点忘了,最终的目的是自己能够推导这个内容. 本来想跟着学习搞个电子证书的,结果申请的到期时间是2017.3.31;…

任何看过MobileNet架构的人都会遇到可分离卷积(separable convolutions)这个概念.但什么是“可分离卷积”,它与标准的卷积又有什么区别?可分离卷积主要有两种类型: 空间可分离卷积(spatial separable convolutions) 深度可分离卷积(depthwise separable convolutions) 空间可分离卷积 从概念上讲,这是两者中较容易的一个,并说明了将一个卷积分成两部分(两个卷积核)的想法,所以我将从这开始. 不幸的是,空间可分离卷积…

说明:这篇文章需要有一些相关的基础知识,否则看起来可能比较吃力. 1.卷积与神经元 1.1 什么是卷积? 简单来说,卷积(或内积)就是一种先把对应位置相乘然后再把结果相加的运算.(具体含义或者数学公式可以查阅相关资料) 如下图就表示卷积的运算过程: (图1) 卷积运算一个重要的特点就是,通过卷积运算,可以使原信号特征增强,并且降低噪音. 1.2 激活函数 这里以常用的激活函数sigmoid为例: 把上述的计算结果269带入此公式,得出f(x)=1 1.3 神经元 如图是一个人工神经元的模型: (…

全连接神经网络(Fully connected neural network)处理图像最大的问题在于全连接层的参数太多.参数增多除了导致计算速度减慢,还很容易导致过拟合问题.所以需要一个更合理的神经网络结构来有效地减少神经网络中参数的数目.而卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)可以做到. 1. 卷积神经网络构成 图 1:卷积神经网络 输入层 整个网络的输入,一般代表了一张图片的像素矩阵.图 1中最左侧三维矩阵代表一张输入的图片,三维矩阵的长.宽代表了图…