译者|VK 来源|Towards Data Science 即使我们从理论上理解了卷积神经网络，在实际进行将数据拟合到网络时，很多人仍然对其网络的输入和输出形状(shape)感到困惑。...本文章将帮助你理解卷积神经网络的输入和输出形状。 让我们看看一个例子。CNN的输入数据如下图所示。我们假设我们的数据是图像的集合。 ? 输入的形状 你始终必须将4D数组作为CNN的输入。...你可以从上图看到输出形状的batch大小是16而不是None。 在卷积层上附加全连接(Dense)层 我们可以简单地在另一个卷积层的顶部添加一个卷积层，因为卷积的输出维度数与输入维度数相同。...通常，我们在卷积层的顶部添加Dense层以对图像进行分类。但是，Dense层需要形状为(batch_size，units)的数据。卷积层的输出是4D的数组。...现在我们得到一个2D形状的数组(batch_size，squashed_size)，这是Dense层需要的输入形状。
depth)Batch_size =一次向前/向后传递的训练数据数 output_shape Output_shape = (batch_size, height, width, depth) 过滤器/核 在卷积神经网络中...，输入数据与卷积核进行卷积，卷积核用于提取特征。...计算卷积层中输出的参数个数和形状 示例1 输入: filter= 1 kernel_size = (3) input_shape =(10、10、1) 让我们计算Conv2D中的参数数量和输出形状。...n = 10, f = 3 s = 1, p = 0 默认Stride =1，没有提到填充(所以，p=0) 输出形状= n-f+1 = 10-3 +1 =8 在使用卷积滤波器对输入图像应用卷积后，输出将是一个特征映射...n = 10, f = 3 s = 1, p = 0 默认Stride =1，没有提到填充(所以，p=0) 输出形状= n-f+1 = 10-3 +1 =8 在使用卷积核对输入图像应用卷积后，输出将是一个特征映射
设输入的数据维度是B x S x T 一维卷积神经网络在维度S上进行卷积 如下，设置一维卷积网络的输入通道为16维，输出通道为33维，卷积核大小为3，步长为2 # in_channels: 16 # out_channels...20 x 16 x 50 经过一维卷积后输出维度是20 x 33 x 24 第二个维度从16变为33，因为一维卷积输入通道为16，对应输入的第二个维度，一维卷积输出为33，对应输出的第二个维度 最后一个维度从...50变为24，将参数带入公式[(n+2p-f) / s + 1]向下取整得到[(50-3)/2 + 1] = 24 而全连接神经网络对维度T进行卷积 使用和上述相同的输入维度，设置全连接神经网络的输入维度为...= nn.Linear(50, 33) output1 = m1(input) # shape of output1 is ([20, 16, 33]) print(output1.shape) 将输入通过全连接神经网络后得到输出维度为...20 x 16 x 33 即，全连接神经网络只在输入的最后一个维度进行卷积 版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点仅代表作者本人。
涉及问题： 1.每个图如何卷积： （1）一个图如何变成几个？ （2）卷积核如何选择？ 2.节点之间如何连接？ 3.S2-C3如何进行分配？ 4.16-120全连接如何连接？...如同经典神经网络，F6层计算输入向量和权重向量之间的点积，再加上一个偏置。然后将其传递给sigmoid函数产生单元i的一个状态。...②问题讲解 第1个问题： （1）输入-C1 用6个5*5大小的patch（即权值，训练得到，随机初始化，在训练过程中调节）对32*32图片进行卷积，得到6个特征图。...第二个问题: 上图S2中为什么是150个节点？（涉及到权值共享和参数减少） CNN一个牛逼的地方就在于通过感受野和权值共享减少了神经网络需要训练的参数的个数。...第四个问题： 全连接： C5对C4层进行卷积操作，采用全连接方式，即每个C5中的卷积核均在S4所有16个特征图上进行卷积操作。
什么是卷积神经网络？ 卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是一种深度神经网络模型，主要用于图像识别、语音识别和自然语言处理等任务。...它通过卷积层、池化层和全连接层来实现特征提取和分类。 解决了什么问题？ 卷积神经网络最初是为了解决图像识别问题而开发的，因为传统的机器学习算法在处理图像时需要手工提取特征，这样做非常耗时且效果不佳。...卷积神经网络还可以解决语音识别和自然语言处理问题，例如使用RNN（循环神经网络）结构对序列数据进行处理，LSTM（长短时记忆网络）可以处理长序列数据，Transformer结构可以处理自然语言中的关系和依赖关系...有什么ai的产品是卷积神经网络实现的？...卷积神经网络（CNN）以下是常见实现场景： 图像分类和识别：卷积神经网络在图像识别方面表现出色，许多产品和服务都采用了CNN技术，例如人脸识别、物体检测、图像搜索等。
为什么resnet的输入是一定的？ 因为resnet最后有一个全连接层。正是因为这个全连接层导致了输入的图像的大小必须是固定的。 输入为固定的大小有什么局限性？...对图像进行缩放将导致图像中的对象进一步缩小，图像可能不会正确被分类 （2）当图像不是正方形或对象不位于图像的中心处，缩放将导致图像变形 （3）如果使用滑动窗口法去寻找目标对象，这种操作是昂贵的 如何修改resnet使其适应不同大小的输入...（1）自定义一个自己网络类，但是需要继承models.ResNet （2）将自适应平均池化替换成普通的平均池化 （3）将全连接层替换成卷积层 相关代码： import torch import torch.nn...through the last conv layer x = self.last_conv(x) return x 需要注意的是我们将全连接层的参数拷贝到自己定义的卷积层中去了
感受野 在卷积神经网络中，感受野（Receptive Field）的定义是卷积神经网络每一层输出的特征图（feature map）上每个像素点在原始图像上映射的区域大小，这里的原始图像是指网络的输入图像...神经元之所以无法对原始图像的所有信息进行感知，是因为在卷积神经网络中普遍使用卷积层和pooling层，在层与层之间均为局部连接。...rn−1×kn，但在对n-1层输入特征图进行卷积时，经常会由于sn−1小于kn−1而存在重叠，因此要减去个重叠部分（kn=2存在一个重叠部分，kn=3存在两个重叠部分）。...总结一下共三种方法： 增加pooling层，但是会降低准确性（pooling过程中造成了信息损失） 增大卷积核的kernel size，但是会增加参数（卷积层的参数计算参考[2]） 增加卷积层的个数，但是会面临梯度消失的问题...（梯度消失参考[3]） CPM中作者用的增加卷积层个数的方法来增加感受野，但是他用多阶段训练的方式并引入中间层监督的方法来解决梯度消失的问题。
具体的卷积过程见通俗理解卷积神经网络 4.3节 cs231d的动态卷积图 当我们用6个5*5的Filter时，我们将会得到6个分开的activation maps，如图所示： ?...在人工智能领域中，每一个输入到神经网络的数据都被叫做一个特征，那么上面的这张图像中就有12288个特征。这个12288维的向量也被叫做特征向量。...神经网络接收这个特征向量作为输入，并进行预测，分析那块有码，然后去除可恶的马赛克，然后给出无码的图像！...对于不同的应用，需要识别的对象不同，有些是语音，有些是图像，有些是金融数字，有些是机器人传感器数据，但是它们在计算机中都有对应的数字表示形式，通常我们会把它们转化成一个特征向量，然后将其输入到神经网络中...来自卷积层的输出经常用作后续卷积层的输入。
研究人员认为新的方法能够解决常规卷积效率低下的问题。 论文：不规则卷积神经网络（Irregular Convolutional Neural Networks） ?...摘要 卷积核是深度卷积神经网络（CNN）的基础和重要组成部分。在本论文中，我们为卷积核配置了形状属性来生成不规则深度卷积神经网络（ICNN）。...与传统 CNN 使用规则（如 3×3 卷积）核不同，我们的方法可以训练出不规则的核形状，以更好地适应输入特征的几何变化。换句话说，除权重之外，形状是可以学习的参数。...近年来，卷积神经网络（CNN）在学界和业界颇受欢迎，它已被成功应用到了多种特征提取任务中。尽管如此，卷积神经网络本身仍面临一些需要解决的问题。...换句话说，因为输入特征模式是不规则的，卷积核也应该是不规则的，这样才能让模型更好地提取最有价值的信息。但传统神经网络的核形状通常是固定的，不能通过训练来直接学习。 ? 图 1.
论文链接：https://arxiv.org/abs/1710.05381 摘要：在这篇论文中，我们系统地研究了卷积神经网络中类别不均衡会给分类性能带来的影响，并且对比了常用于解决该问题的一些方法。...卷积神经网络在模型中集合了自动特征提取器和分类器，这是它和传统机器学习技术之间最大的不同。这个特性让卷积神经网络能够学习分层表征 [2]。...标准的卷积神经网络由全连接层、多个包含卷积层、激活函数层以及最大池化层的模块组成 [3,4,5]。...3 实验 3.2 这篇论文中所比较的解决不均衡问题的方法 我们总共试验了 7 种用来解决卷积神经网络中类别不均衡问题的方法，这 7 种方法包含了深度学习中使用的大多数方法：1. 随机少数过采样；2....结论 在这篇论文中，我们研究了类别不均衡问题对卷积神经网络分类性能的影响，并对比研究了解决该问题的不同的方法的效果。我们定义了两种不同类型的不均衡，并将它们参数化，也就是阶跃性不均衡和线性不均衡。
全连接层存在什么问题呢？那就是数据的形状被“忽视”了。比如，输入数据是图像时，图像通常是高、长、通道方向上的3 维形状。但是，向全连接层输入时，需要将3 维数据拉平为1 维数据。...但是，因为全连接层会忽视形状，将全部的输入数据作为相同的神经元（同一维度的神经元）处理，所以无法利用与形状相关的信息。 而卷积层可以保持形状不变。...当输入数据是图像时，卷积层会以3 维数据的形式接收输入数据，并同样以3 维数据的形式输出至下一层。因此，在CNN中，可以（有可能）正确理解图像等具有形状的数据。...卷积神经网络学到的模式具有平移不变性（translation invariant）。卷积神经网络在图像右下角学到某个模式之后，它可以在任何地方识别这个模式，比如左上角。...卷积神经网络可以学到模式的空间层次结构（spatial hierarchies of patterns），第一个卷积层将学习较小的局部模式（比如边缘），第二个卷积层将学习由第一层特征组成的更大的模式，以此类推
识别像素的 边缘 , 方向 信息 ; ③ 识别形状 ( 可视皮层 中层 ) : 将 边缘信息 抽象成 形状信息 , 如圆形 , 方形等 ; ④ 判定类别 ( 可视皮层 上层 ) : 在上述识别形状的基础上..., 判定该形状是什么类型的事务 , 如桌子 , 汽车等 ; II ...., 创建多层神经网络模型 , 如 卷积神经网络 ; ③ 分层工作机制 : 多层神经网络模型机制 , 在底层识别图像的边缘特征 , 上一层逐渐识别形状 , 最上层对图像像素进行判定分类 ; III ....) , 或 图片数据 ; ② CNN 适用场景 : CNN 卷积神经网络其本质是一个多层神经网络 , 该模型适合处理 大型图像 相关的 机器学习 问题 ; ③ CNN 成就 : CNN 在 深度神经网络...中是应用最早 , 最成功的的领域 ; ④ CNN 的计算 : 卷积神经网络其本质还是 神经网络 , 其基本的计算由 矩阵相乘 变成了 卷积 ; ⑤ CNN 处理图像原理 : 处理大型图像时 , 将图像识别问题
我们现在开始了解卷积神经网络，卷积神经网络是深度学习在计算机视觉领域的突破性成果，在计算机视觉领域，往往我们输入的图像都很大，使用全连接网络的话，计算的代价较高，图像也很难保留原有的特征，导致图像处理的准确率不高...CNN 卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，简称CNN）是一种特殊类型的神经网络，特别适合于处理具有网格结构的数据，如图像和视频。...卷积神经网络（Convolutional Neural Network）是含有卷积层的神经网络....边缘处理: 为了处理边缘问题，可以在输入数据的边缘周围添加一圈或几圈零值，这个过程称为填充（padding）。填充可以保持输出特征图的尺寸或者增加尺寸。...3, 640, 640]) img = img.unsqueeze(0) # 输入卷积层, new_img 形状: torch.Size([1, 3, 640, 640])
在演讲中，Hinton 指出，当前的卷积神经网络存在的一个主要是问题是结构层次过于简单，只有神经元、层、网络三个层级；同时 Hinton 也给出了相应的对策，即 capsule，其灵感来自迷你列。...神经网络之父、深度学习鼻祖 Geoffrey Hinton 这次在加拿大多伦多大学的演讲主题为《卷积神经网络存在哪些问题？...在 Hinton 看来，时下流行的「标准」神经网络存在如下问题： 神经网络的结构层次过于简单 只有神经元、层、网络三个层级 我们需要把每一层的神经元组织成「capsules」（胶囊），capsule...如果池之间重合太多，或者特征编码了其他特征（Ullman）的相对位置，也许这没什么问题。 2. 池化减少了特征提取的下一层的输入数量。 这允许我们在下一层有更多的特征类型（带有更大的域）。 ?...卷积网络并没有对关系进行训练。 让我们在此先试着提出这一问题，也许人工认知科学可以解答。 把感知映射到一个深度卷积神经网络的初始隐藏层，并训练 RNN 输出注解（无需再训练卷积网络）。 ?
Zero padding就可以在这时帮助控制Feature Map的输出尺寸，同时避免了边缘信息被一步步舍弃的问题。...若将探测到细小图形的Feature Map作为新的输入再次卷积后，则可以由此探测到“更大”的形状概念。 比如下图的第一个“大”形状可由2,3,4,5基础形状拼成。第二个可由2,4,5,6组成。...下图展现了在人脸识别中经过层层的卷积后，所能够探测的形状、概念也变得越来越抽象和复杂。 ? 卷积神经网络会尽可能寻找最能解释训练数据的抓取方式。...这样卷积后输出的长方体可以作为新的输入送入另一个卷积层中处理。 加入非线性 和前馈神经网络一样，经过线性组合和偏移后，会加入非线性增强模型的拟合能力。...从直观上思考，如果选择小范围，再一步步通过组合，仍然是可以得到大范围的形状。 如3x3尺寸的形状都是可以由2x2形状的图形组合而成。所以形状的尺寸不变性对卷积神经网络而言并不算问题。
识别结果取决于什么 图像表达 画面识别的输入 画面不变形 前馈神经网络做画面识别的不足 卷积神经网络做画面识别 局部连接 空间共享 输出空间表达 Depth维的处理 Zero padding 形状、概念抓取...若将探测到细小图形的Feature Map作为新的输入再次卷积后，则可以由此探测到“更大”的形状概念。 比如下图的第一个“大”形状可由2,3,4,5基础形状拼成。第二个可由2,4,5,6组成。...下图展现了在人脸识别中经过层层的卷积后，所能够探测的形状、概念也变得越来越抽象和复杂。 ? 卷积神经网络会尽可能寻找最能解释训练数据的抓取方式。...这样卷积后输出的长方体可以作为新的输入送入另一个卷积层中处理。 加入非线性 和前馈神经网络一样，经过线性组合和偏移后，会加入非线性增强模型的拟合能力。...从直观上思考，如果选择小范围，再一步步通过组合，仍然是可以得到大范围的形状。如3x3尺寸的形状都是可以由2x2形状的图形组合而成。所以形状的尺寸不变性对卷积神经网络而言并不算问题。
若将探测到细小图形的Feature Map作为新的输入再次卷积后，则可以由此探测到“更大”的形状概念。 比如下图的第一个“大”形状可由2,3,4,5基础形状拼成。第二个可由2,4,5,6组成。...下图展现了在人脸识别中经过层层的卷积后，所能够探测的形状、概念也变得越来越抽象和复杂。 卷积神经网络会尽可能寻找最能解释训练数据的抓取方式。...这样卷积后输出的长方体可以作为新的输入送入另一个卷积层中处理。 加入非线性 和前馈神经网络一样，经过线性组合和偏移后，会加入非线性增强模型的拟合能力。...那么问题就max pooling有什么作用？部分信息被舍弃后难道没有影响吗？...从直观上思考，如果选择小范围，再一步步通过组合，仍然是可以得到大范围的形状。 如3x3尺寸的形状都是可以由2x2形状的图形组合而成。所以形状的尺寸不变性对卷积神经网络而言并不算问题。
若将探测到细小图形的Feature Map作为新的输入再次卷积后，则可以由此探测到“更大”的形状概念。 比如下图的第一个“大”形状可由2,3,4,5基础形状拼成。第二个可由2,4,5,6组成。...下图展现了在人脸识别中经过层层的卷积后，所能够探测的形状、概念也变得越来越抽象和复杂。 ? 卷积神经网络会尽可能寻找最能解释训练数据的抓取方式。...这样卷积后输出的长方体可以作为新的输入送入另一个卷积层中处理。 八、加入非线性 和前馈神经网络一样，经过线性组合和偏移后，会加入非线性增强模型的拟合能力。...那么问题就max pooling有什么作用？部分信息被舍弃后难道没有影响吗？ ?...从直观上思考，如果选择小范围，再一步步通过组合，仍然是可以得到大范围的形状。 如3x3尺寸的形状都是可以由2x2形状的图形组合而成。所以形状的尺寸不变性对卷积神经网络而言并不算问题。
(a) 中是不同形状和颜色的新物体（前三个输入通道）。(b) 是一些可在第 4 个输入通道中发现的纹理实例。 ? 图 6：CNN 泛化结果。(a) 展示的是显式形状偏置训练的结果，如实验所述。...图 7：卷积网络架构。该网络接收 4D 图像刺激并被训练基于形状使用类别名称标注图像中的物体。 ? 图 8：可视化已学习的首层卷积核的 RGB 通道。...(a) 中是我们的 CNN（由显式形状偏置 (N=50 & K=18) 进行训练）卷积核。每行对应于 5 个卷积核之一。前 3 个通道分别展示了 R、G、B 列。...曲线展示的是词汇大小（左）和累加形状选择（右）。这里的词汇包括所有的名词类型。(b) 是 CNN 网络的在类似问题上的绘图。出于可视性考虑从总共 20 个神经网络中随机选择 8 个。...本论文中我们的主要兴趣是研究神经网络学习归纳偏置所需的精确数据量。我们的框架旨在独立研究这一问题，以最大限度地减少外部因素的干扰。
第二和第三部分讲的是神经网络中两个的重要技巧，对网络训练有很大的提升。本次作业中比较难的部分是卷积神经网络的实现，包括正向和反向的推导过程。...传统机器学习往往需要对输入数据做一个归一化，通常使用的是零均值和方差归一，这样会保证输入的数据特征会有比较好的分布，使得算法可以比好好的学习。...对于深度学习神经网络，使用 BN 使得每一层分布都保持在良好范围内。 ? BN 的原理 在求均值，求方差，归一化这三步做完之后，每一层的数据分布都是标准正太分布，导致其完全学习不到输入数据的特征。...接下里来看怎么实现一个卷积神经网络 ? 卷积神经网络通常有三个单元结构，分别是卷积核，激活函数，池化层。先看卷积核，首先明确输入 x 和卷积核的形状 (数量，通道，高，宽)。...1（bias_0） = -3(out 的第一个格子里的值) 所以，关键问题就是根据步长如何确定 x 对应区域，这里需要对 Hnew（下标 i）和 Wnew（下标 j）进行双循环。
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