作者:十岁的小男孩 目录 单层卷积核计算 三维卷积核计算 Padding=Valid&&Same 总结…

CNN(卷积神经网络)的误差反传(error back propagation)中有一个非常关键的的步骤就是将某个卷积(Convolve)层的误差传到前一层的池化(Pool)层上,因为在CNN中是2D反传,与传统神经网络中的1D反传有点细节上的不同,下面通过一个简单的例子来详细分解一下这个反传步骤. 假设在一个CNN网络中,P代表某个池化层,K代表卷积核,C代表卷基层,首先来看一下前向(feed forward)计算,从一个池化层经过与卷积核(Kernel)的运算得到卷积层: 将前向计算的步骤进…

CNN 时间计算复杂度与空间复杂度 即,连续个数与参数个数, 每一个连接都意味着一个计算, 每一个参数都意味一个存储单元. 只计算主要部分. CNN局部连接与权值共享 如图所示: 全连接:如左图所示,全连接情况下,输入图片为1000x1000像素的图片, 隐藏层为同样的1000x1000个神经元(即1M):每个神经元都与所有的输入像素相连接,总计10^12权值(即,可训练参数): 局部连接:如右图所示,局部连接情况下,输入图片为1000x1000像素的图片, 隐藏层为同样的1000x1000个神…

表1 CNN经典模型的内存,计算量和参数数量对比 AlexNet VGG16 Inception-v3 模型内存(MB) >200 >500 90-100 参数(百万) 60 138 23.2 计算量(百万) 720 15300 5000 1. CNN模型具体分析(以AlexNet网络模型为例) 1.1 网络结构 图1 AlexNet网络结构 AlexNet有5个卷积层和3个全连接层 C1:96×11×11×3 (卷积核个数/宽/高/深度)               34848个 C2:25…

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…

1.FLOPs的概念:全称是floating point operations per second,意指每秒浮点运算次数,即用来衡量硬件的计算性能:在CNN中用来指浮点运算次数: 2.计算过程: 如上,根据上图来计算第一层卷积层的FLOPs: 对于某个卷积层,它的FLOPs数量为:,其中表示该层参数的数目. 这里AlexNet网络第一卷积层为例,它的FLOPs数目为: .…

一.卷积操作有两个问题: 1. 图像越来越小: 2. 图像边界信息丢失,即有些图像角落和边界的信息发挥作用较少.因此需要padding. 二.卷积核大小通常为奇数 1.一方面是为了方便same卷积padding对称填充,左右两边对称补零: 2.另一方面,奇数过滤器有中心像素,便于确定过滤器的位置.…

图 来源:Gradient-Based Learning Applied to Document Recognition 参阅CSDN:https://blog.csdn.net/dcxhun3/article/details/46878999 c1 156=(5*5+1)*6 122304=(5*5+1)*6*28*28 s2 12=6*(1+1)(1+1为可训练参数加偏移) 5880=(2*2+1)*14*14*6 c3 1516=6*(3*5*5+1)+9*(4*5*5+1)+6*5*5+…

上篇文章我们给出了用paddlepaddle来做手写数字识别的示例,并对网络结构进行到了调整,提高了识别的精度.有的同学表示不是很理解原理,为什么传统的机器学习算法,简单的神经网络(如多层感知机)都可以识别手写数字,我们要采用卷积神经网络CNN来进行别呢?CNN到底是怎么识别的?用CNN有哪些优势呢?我们下面就来简单分析一下.在讲CNN之前,为避免完全零基础的人看不懂后面的讲解,我们先简单回顾一下传统的神经网络的基本知识. 神经网络的预备知识      为什么要用神经网络? 特征提取的高效性.…

上篇文章我们给出了用paddlepaddle来做手写数字识别的示例,并对网络结构进行到了调整,提高了识别的精度.有的同学表示不是很理解原理,为什么传统的机器学习算法,简单的神经网络(如多层感知机)都可以识别手写数字,我们要采用卷积神经网络CNN来进行别呢?CNN到底是怎么识别的?用CNN有哪些优势呢?我们下面就来简单分析一下.在讲CNN之前,为避免完全零基础的人看不懂后面的讲解,我们先简单回顾一下传统的神经网络的基本知识. 神经网络的预备知识      为什么要用神经网络? 特征提取的高效性.…