在 CNN 的一层中的 patch 中共享权重 w ,无论猫在图片的哪个位置都可以找到.   当我们试图识别一个猫的图片的时候,我们并不在意猫出现在哪个位置.无论是左上角,右下角,它在你眼里都是一只猫.我们希望 CNNs 能够无差别的识别,这如何做到呢? 如我们之前所见,一个给定的 patch 的分类,是由 patch 对应的权重和偏置项决定的. 如果我们想让左上角的猫与右下角的猫以同样的方式被识别,他们的权重和偏置项需要一样,这样他们才能以同一种方法识别. 这正是我们在 CNNs 中做的.一个…

卷积层Conv的输入:高为h.宽为w,卷积核的长宽均为kernel,填充为pad,步长为Stride(长宽可不同,分别计算即可),则卷积层的输出维度为: 其中上开下闭开中括号表示向下取整. MaxPooling层的过滤器长宽设为kernel*kernel,则池化层的输出维度也适用于上述公司计算. 具体计算可以AlexNet为例.…

Build CNN Network 之后,运行,但是报错: ValueError: Input 0 is incompatible with layer predict_vector_conv1: expected ndim=3, found ndim=2  原因: 对于lexicographic,先element wise 点积(user*item),这样维度只能是2维的.而Convolutional操作和maxpooling 操作都需要3D,缺少的那一维好像没办法给出来. <0723好傻好傻…

转自https://blog.csdn.net/u012370185/article/details/95238828 通常用外部api进行卷积的时候,会面临mode选择. 这三种mode的不同点:对卷积核移动范围的不同限制. 设 image的大小是7x7(橙色部分),filter的大小是3x3(蓝色部分) 1. full mode full mode:从filter和image刚相交开始做卷积,不足的部分padding 0.filter的运动范围如图所示. 2. same mode same…

feature study within neural network 在regression问题中,根据房子的size, #bedrooms原始特征可能演算出family size(可住家庭大小), zip code可能演算出walkable(可休闲去处),富人比例和zip code也可能决定了学区质量,这些个可住家庭大小,可休闲性,学区质量实际上对于房价预测有着至关重要的影响,但是他们都无法直接从原始数据输入获取,而是进过hidden layer学习抽象得出的特征. loss functio…

相信各位在学习cnn的时候,常常对于卷积或者池化后所得map的的大小具体是多少,不知道怎么算.尤其涉及到边界的时候.   首先需要了解对于一个输入的input_height*input_widtht的图像,在卷积或者池化的时候,经常需要加padding,这是为了处理边界问题时而采用的一种方式,于是原输入就变成了下图所示:   对于输出的size计算 如下图: out_height=((input_height - filter_height + padding_top+padding_botto…

参考内容 1.网易云课堂微专业——深度学习—04第一周:http://mooc.study.163.com/smartSpec/detail/1001319001.htm 2.CNN基础介绍:http://blog.csdn.net/fengbingchun/article/details/50529500 卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,CNN) 1.基本计算原理 动态过程: 滤波器(过滤器:filter)的权值是根据你要检测的特征来决定的,在深度学习…

无痛理解CNN中的感受野receptive field CNN中感受野的计算 从直观上讲,感受野就是视觉感受区域的大小.在卷积神经网络中,感受野的定义是决定某一层输出结果中一个元素所对应的输入层的区域大小 感受野计算时有下面的几个情况需要说明: a)第一层卷积层的输出特征图像素的感受野的大小等于滤波器的大小: b)深层卷积层的感受野大小和它之前所有层的滤波器大小和步长有关系: c)计算感受野大小时,忽略了图像边缘的影响,即不考虑padding的大小. 至于如何计算感受野,我的建议是top to…

对于输出的size计算: out_height=((input_height - filter_height + padding_top+padding_bottom)/stride_height )+1 out_width=((input_width - filter_width + padding_left+padding_right)/stride_width )+1 在以下情况下: 1.四边的padding大小相等.padding_top=padding_bottom=padding_l…

1.STM32F4系列定时器输出PWM频率计算 第一步,了解定时器的时钟多少: 我们知道AHP总线是168Mhz的频率,而APB1和APB2都是挂在AHP总线上的. (1)高级定时器timer1, timer8以及通用定时器timer9, timer10, timer11的时钟来源是APB2总线(2)通用定时器timer2~timer5,通用定时器timer12~timer14以及基本定时器timer6,timer7的时钟来源是APB1总线 从STM32F4的内部时钟树可知: 当APB1和APB…