版权声明：博客文章都是作者辛苦整理的，转载请注明出处，谢谢！...必备基础知识 卷积以及卷积的运算过程 微分相关知识，包括求偏导及链式法则 1. 卷积运算的前向传播 数学符号定义： 输入： ? 卷积核： ? 输出： ? 卷积运算： ? ?...定义损失函数，将损失函数定义为输出的和，这样方便反向传播计算的演示： ? 从X -> Y -> L的过程是卷积运算的前向传播过程，为了简化这个过程，这里忽略了偏置项b以及卷积之后的激活函数。 2....卷积运算的反向传播 计算损失函数L对输出Y的梯度 ? 计算输入X的梯度 ? 计算其中每一项的梯度： ? 计算卷积核W的梯度 ? 计算其中每一项的梯度： ?
，没有必要用不同的卷积核去进行卷积运算，再通过各个局部感知野连接的区域内，我们可以使用相同的参数和权值，这就是所谓的参数共享，经过局部感知野和参数共享两大优化方法，此时神经网络中的参数就可以很容易的进行训练学习了...池化中包括平均池化和最大池化操作，在我们本论文的案例中，我们使用的是最大池化操作，其过程是：将输入数据经过池化操作，并只保留池化区域中最大的一个值，其余均被忽略掉。...07 - 池化层和卷积层的反向传播 在前述小节中，我们了解过反向传播的概念，并且知道首先通过前向计算我们可以得到各个节点的激活函数的值，接着我们从最后一层逐层向前计算残差值，然后根据残差值求出对应偏导数的值...上述内容提到过，我们本论文案例中使用的是最大池化操作，我们不讨论此时的前向传播，假设此时经过池化之后的残差值已经从最后一层的反向传播计算得到（我们假设前向计算过程中每一区域的最大值我们已经标注出来了），...TensorFlow 2.0版本中的卷积神经网络 在本系列推文的TensorFlow 2.0 概述中，我们TensorFlow 2.0版本中的一些API及其基础知识有了一定的了解，在本小节中论文将介绍一下在本文中所涉及的两个案例中所用到的关于卷积神经网络中的一些
综合而言，上述过程可以分步骤为： 随机删除网络中的一些隐藏神经元，保持输入输出神经元不变； 将输入通过修改后的网络进行前向传播，然后将误差通过修改后的网络进行反向传播； 对于另外一批的训练样本...当前Dropout被大量利用于全连接网络，而且一般人为设置为0.5或者0.3（链接讲不同层代码试验），而在卷积隐藏层由于卷积自身的稀疏化以及稀疏化的ReLu函数的大量使用等原因，Dropout策略在卷积隐藏层中使用较少...（个人觉得卷积核就是特征稀疏作用，卷积核还会有relu等非线性函数，降低特征直接的关联性） 所以一般都用Spatial Dropout，建议看配套的另一篇文章：分析了Dropout以及Inverted...Dropout说的简单一点就是我们让在前向传导的时候，让某个神经元的激活值以一定的概率p，让其停止工作，Dropout的出现很好的可以解决这个问题，每次做完dropout，相当于从原始的网络中找到一个更瘦的网络...那么你可以测试n次，这n次都采用了dropout，然后对预测结果取平均值，这样当n趋近于无穷大的时候，就是我们需要的结果了（也就是说你可以采用train阶段一模一样的代码，包含了dropout在里面，然后前向传导很多次
而在CNN中，由于卷积核的权值共享和局部连接性，它们在提取特征时具有一定的可解释性，可以更好地理解特征提取过程。...接着，利用前向传播算法计算网络的输出值。前向传播算法是指输入数据从输入层到输出层的正向传播过程，整个过程中的每一个神经元都会进行一次乘加运算。 然后，我们需要根据输出误差对每个参数进行更新。...具体来说，误差的传递由两部分组成：前向传播和反向传播。 在前向传播时，我们通过正向计算来得到输出值；在反向传播时，我们先计算输出误差，再将误差反向传递，并根据每个参数的贡献程度来分配误差值。...我们将每个人的前5张照片作为训练集，共200张，剩下的5张作为测试集，最后的全连接层采用40个神经元作为模型的输出，使用了64个卷积核，训练了20轮，训练过程如图1所示。...我们将每个人的前6张照片作为训练集，共90张，剩下的5张作为测试集，最后的全连接层采用15个神经元作为模型的输出，使用了16个卷积核，训练了20轮，训练过程如图5所示。
在该论文中，我们将从卷积架构、组成模块和传播过程等方面了解卷积网络的数学本质。...尽管深度学习的实现可以通过框架轻易地完成，但对于入门者和从业者来说，数学理论和概念是非常难理解的部分。本论文将尝试概述卷积网络的架构，并解释包含激活函数、损失函数、前向传播和反向传播的数学推导。...使用 0 填充图像的四周 [10] 也将控制特征图的尺寸。在算法的训练过程中，一组卷积核的维度一般是（k_1, k_2, c），这些卷积核将滑过固定尺寸的输入图像（H, W, C）。...如果全连接层有 L 个、神经元有 n 个，那么 l 可以表示第一个全连接层，L 表示最后一个全连接层，L+1 为图 3.2 展示的分类层，全连接层中的前向传播过程可以表示为： 图 3.2：全连接层中的前向传播过程...因此，第 l 层的输出为 图 3.3：第 l 层中神经元 j 的前向传播过程 其中 a^l 是 W^l 是 同样地，最后一层 L 的输出值是 其中 将这些扩展到分类层，则神经元单元 (i)
卷积层后面的是池化层，池化层也是CNN所特有的，池化层没有激活函数。 卷积层+池化层的组合可以在CNN隐藏层中出现多次，实际使用中根据模型需要而定。...5.CNN前向传播 前面已经了解卷积神经网络的基本结构，包括输入层、若干卷积层+ReLU激活函数、若干的池化层、DNN全连接层，以及最后用Softmax激活函数的输出层。...以彩色的汽车样本图像为例，图中的CONV即为卷积层、POLL即为池化层，FC即为DNN的全连接层。要理解CNN的前向传播算法，重点是输入层的前向传播、卷积层的前向传播、池化层的前向传播。...另外全连接层传播和用Softmax激活函数的输出层的前向传播已经在DNN中讲解，这里不再赘述。 ?...9.隐藏层前向传播到全连接层 由于全连接层就是普通的DNN模型结构，因此我们可以直接使用DNN的前向传播算法逻辑，表达式如下所示，这里的激活函数一般用sigmoid或者tanh函数。 ?
学习流程： 一、了解什么是机器视觉与神经网络 二、了解模型开发流程 三、搭建开发环境 四、了解卷积神经网络模型发展过程中的基本知识 五、学习Tf1.0与tf2.0 1....如何训练模型 刚才我们说要调整模型中的权重，如何调整个权重那，我们需要了解一下正向传播与反向传播。正向传播就是将这个图片与节点间的权重计算后生成结果。...模型训练： 作用：将数据输入到模型中，模型去调整权重。在回调函数中设置，训练次数、输出路径。 6. 模型保存： 作用：将训练好的模型保存起来。 7....为什么网络深度越深能提高准确率 3. 2014年VGG模型 VGG模型用3x3卷积核替代了之前模型中的大卷积核、采用更小的步长、用1x1卷积核替代全连接层增加网络的非线性表达能力，层数上加深到19层 1...为什么3x3卷积核比大卷积核效果好 2. 1x1卷积核为什么能增加非线性表达能力 4. 2014年GoogLeNet模型 随着网络的加深会造成梯度爆炸和梯度消失的问题，GoogLeNet引入Inception
尽管深度学习的实现可以通过框架轻易地完成，但对于入门者和从业者来说，数学理论和概念是非常难理解的部分。本论文将尝试概述卷积网络的架构，并解释包含激活函数、损失函数、前向传播和反向传播的数学推导。...使用 0 填充图像的四周 [10] 也将控制特征图的尺寸。在算法的训练过程中，一组卷积核的维度一般是（k_1, k_2, c），这些卷积核将滑过固定尺寸的输入图像（H, W, C）。...如果全连接层有 L 个、神经元有 n 个，那么 l 可以表示第一个全连接层，L 表示最后一个全连接层，L+1 为图 3.2 展示的分类层，全连接层中的前向传播过程可以表示为： ?...图 3.2：全连接层中的前向传播过程 ? 如图 3.3 所示，我们考虑全连接层 l 中的单个神经元 (j)。输入值 a_l-1,i 分别与权重 w_ij 求加权和并加上偏置项 b_l,j。...图 3.3：第 l 层中神经元 j 的前向传播过程 ? 其中 a^l 是 ? W^l 是 ? 同样地，最后一层 L 的输出值是 ? 其中 ?
在本章中，我们将学习循环神经网络的基本概念，如何使用时间反向传播训练网络，然后用来预测时间序列。...而且，由于在每个时间步骤使用相同的参数W和b，所以反向传播将做正确的事情并对所有时间步求和。 幸好，tf.keras处理了这些麻烦。...比如《寻找尼莫》中的多莉想翻译一个长句：当她读完这句话时，就把开头忘了。为了解决这个问题，涌现出了各种带有长期记忆的单元。首先了解一下最流行的一种：长短时记忆神经单元 LSTM。...应对的方法之一，是使用缩短输入序列，例如使用1D卷积层。 使用1D卷积层处理序列 在第14章中，我们使用2D卷积层，通过在图片上滑动几个小核（或过滤器），来产生多个2D特征映射（每个核产生一个）。...注意，必须裁剪目标中的前三个时间步（因为核大小是4，卷积层的第一个输出是基于输入时间步0到3），并用因子2对目标做降采样： model = keras.models.Sequential([ keras.layers.Conv1D
在前面我们讲述了DNN的模型与前向反向传播算法。而在DNN大类中，卷积神经网络(Convolutional Neural Networks，以下简称CNN)是最为成功的DNN特例之一。...这是我写的DNN的教程： 深度神经网络（DNN）模型与前向传播算法 深度神经网络（DNN）反向传播算法(BP) 深度神经网络（DNN）损失函数和激活函数的选择 深度神经网络（DNN）的正则化 1....而实际上这个次数是根据模型的需要而来的。当然我们也可以灵活使用使用卷积层+卷积层，或者卷积层+卷积层+池化层的组合，这些在构建模型的时候没有限制。...初识卷积 首先，我们去学习卷积层的模型原理，在学习卷积层的模型原理前，我们需要了解什么是卷积，以及CNN中的卷积是什么样子的。 ...CNN模型结构小结 理解了CNN模型中的卷积层和池化层，就基本理解了CNN的基本原理，后面再去理解CNN模型的前向传播算法和反向传播算法就容易了。下一篇我们就来讨论CNN模型的前向传播算法。
卷积操作可以理解为将卷积核在图像上滑动，将图像中每个像素与卷积核中的权重进行乘积，再将乘积相加得到一个新的像素值，最终得到一个新的特征图。...卷积核的参数值是由模型训练得到的，通过反向传播算法不断更新，使得模型能够逐渐学习到更好的特征和参数，从而提高模型的性能。在卷积神经网络中，卷积核被用来提取输入数据的特征。...在每一层中，都会有若干个卷积核进行卷积操作，每个卷积核提取的特征不同。这样就可以从不同的角度提取输入数据的特征，从而得到更加丰富的特征表示。...全连接层与传统神经网络中的层类似，但是由于它们需要处理大量的特征，因此在卷积神经网络中使用的全连接层通常比传统神经网络中使用的层更少。卷积神经网络的训练通常使用反向传播算法。...在卷积神经网络中，卷积层和池化层的使用可以减少参数数量和计算量，从而使网络更加高效。同时，通过加入更多的卷积层和池化层，网络可以逐渐提取出更加抽象的特征，从而提高网络的性能。
· C2卷积层 该层由：卷积操作 + Max Pooling + LRN组成 (1)、卷积层：由256个feature map组成，每个feature map由5×5卷积核在stride=1下生成，为使输入和卷积输出大小一致...map组成，每个feature map由3×3卷积核在stride=1下生成，为使输入和卷积输出大小一致，需要做参数为1的padding，输出feature map为13×13×192×2，其中13=...· C5卷积层 该层由：卷积操作 + Max Pooling组成 (1)、卷积层：由256个feature map组成，每个feature map由3×3卷积核在stride=1下生成，为使输入和卷积输出大小一致...Dropout Dropout是文章亮点之一，属于提高模型泛化性的方法，操作比较简单，以一定概率随机让某些神经元输出设置为0，既不参与前向传播也不参与反向传播，也可以从正则化角度去看待它。...数据扩充 基本方法 正如前面所说，数据扩充本质是减少过拟合的方法，AlexNet使用的方法计算量较小，所以也不用存储在磁盘，代码实现时，当GPU在训练前一轮图像时，后一轮的图像扩充在CPU上完成，扩充使用了两种方法
图2：标准的神经网络输入是x输出是y，正常的流程是：我们首先把x通过网络前向传播，然后把误差反向传播以决定如何更新参数让网络进行学习。...图3：部分临时被删除的神经元第二步、然后把输入x通过修改后的网络前向传播，然后把得到的损失结果通过修改的网络反向传播。...对一小批训练样本，先前向传播然后反向传播损失并根据随机梯度下降法更新参数（w，b） （没有被删除的那一部分参数得到更新，删除的神经元参数保持被删除前的结果）。不断重复这一过程。...4、Dropout在Keras中的源码分析下面，我们来分析Keras中Dropout实现源码。...6、总结当前Dropout被大量利用于全连接网络，而且一般认为设置为0.5或者0.3，而在卷积网络隐藏层中由于卷积自身的稀疏化以及稀疏化的ReLu函数的大量使用等原因，Dropout策略在卷积网络隐藏层中使用较少
在图像处理中，图像数据具有非常高的维数（高维的RGB矩阵表示），因此训练一个标准的前馈网络来识别图像将需要成千上万的输入神经元，除了显而易见的高计算量，还可能导致许多与神经网络中的维数灾难相关的问题。...互相关中的过滤器不经过反转，而是直接滑过函数 f，f 与 g 之间的交叉区域即是互相关。 下图展示了卷积与互相关运算过程，相交区域的面积变化的差异： 在卷积神经网络中，卷积中的过滤器不经过反转。...进一步的，我们可以借助庞大的数据，足够深的神经网络，使用反向传播算法让机器去自动学习这些卷积核参数，不同参数卷积核提取特征也是不一样的，就能够提取出局部的、更深层次和更全局的特征以应用于决策。...卷积核大小（Kernel）：直观理解就是一个滤波矩阵，普遍使用的卷积核大小为3×3、5×5等。在达到相同感受野的情况下，卷积核越小，所需要的参数和计算量越小。...步长（Stride）：卷积核遍历特征图时每步移动的像素，如步长为1则每次移动1个像素，步长为2则每次移动2个像素（即跳过1个像素），以此类推。步长越小，提取的特征会更精细。
这篇干货 我们在CNN的模型基础上，看看CNN的前向传播算法是什么样子的。重点会和传统的DNN比较讨论。...而DNN全连接层和用Softmax激活函数的输出层的前向传播算法我们在讲DNN时已经讲到了。 CNN输入层到卷积层的前向传播 输入层的前向传播是CNN前向传播算法的第一步。...2）卷积核中每个子矩阵的的大小，一般都用子矩阵为方阵的卷积核，比如FxF的子矩阵。...4）步幅stride（以下简称S），即在卷积过程中每次移动的像素距离大小。 CNN隐层到卷积层的前向传播 现在再来看普通隐藏层前向传播到卷积层时的前向传播算法。...CNN隐层到全连接层的前向传播 由于全连接层就是普通的DNN模型结构，因此我们可以直接使用DNN的前向传播算法逻辑，即： 这里的激活函数一般是sigmoid或者tanh。
CNN结构示意图 从上图可以看出，要理顺CNN的前向传播算法，重点是输入层的前向传播，卷积层的前向传播以及池化层的前向传播。...而DNN全连接层和用Softmax激活函数的输出层的前向传播算法我们在讲DNN时已经讲到了。 CNN输入层到卷积层的前向传播 输入层的前向传播是CNN前向传播算法的第一步。...2） 卷积核中每个子矩阵的的大小，一般都用子矩阵为方阵的卷积核，比如FxF的子矩阵。...4） 步幅stride（以下简称S），即在卷积过程中每次移动的像素距离大小。 CNN隐层到卷积层的前向传播 现在再来看普通隐藏层前向传播到卷积层时的前向传播算法。...CNN隐层到全连接层的前向传播 由于全连接层就是普通的DNN模型结构，因此我们可以直接使用DNN的前向传播算法逻辑，即： ? 这里的激活函数一般是sigmoid或者tanh。
（CNN）的前向传播算法详解）中对CNN的前向传播算法做了总结，基于CNN前向传播算法的基础，下面就对CNN的反向传播算法做一个总结。...这样在卷积层反向传播的时候，上一层的δl−1递推计算方法肯定有所不同。 4）对于卷积层，由于W使用的运算是卷积，那么从δl推导出该层的所有卷积核的W,b的方式也不同。...在研究过程中，需要注意的是，由于卷积层可以有多个卷积核，各个卷积核的处理方法是完全相同且独立的，为了简化算法公式的复杂度，我们下面提到卷积核都是卷积层中若干卷积核中的一个。...已知卷积层δl，求上一隐藏层δl−1 对于卷积层的反向传播，首先回忆下卷积层的前向传播公式： ? 在DNN中，我们知道δl−1和δl的递推关系为： ? ?...为了符合梯度计算，在误差矩阵周围填充了一圈0，此时将卷积核翻转后和反向传播的梯度误差进行卷积，就得到了前一次的梯度误差。这个例子直观的介绍了为什么对含有卷积的式子求导时，卷积核要翻转180度的原因。
前言 相信各位做算法的同学都很熟悉框架的使用，但未必很清楚了解我们跑模型的时候，框架内部在做什么，比如怎么自动求导，反向传播。...在神经网络里，我们把数据和权重都以「矩阵运算」的形式来计算得到最终的结果。举个常见的例子，在「全连接层」中，我们都是使用「矩阵乘法matmul」来进行运算，形式如下 ?...，因此这一个过程被称为「前向传播」 神经网络为了学习调节参数，那就需要优化，我们通过一个损失函数来衡量模型性能，然后使用「梯度下降法」对模型进行优化 原理如下（完整的可以参考我写的一篇深度学习里的优化）...那既然算术表达式可以用双栈来轻松的表达 对于神经网络里的运算，需要前向传播和反向传播，有没有什么好的数据结构对其进行抽象呢？...其特性更加适合研究者以及入门小白 两者区别 静态图「只构图一次」 动态图每次运行都「重新构图」 静态图能在编译中做更好的优化，但动态图的优化也在不断提升中 ? 比如按动态图我们先乘后加，形式如左图。
图片 由于结果中的每一个元素都是相乘的两个矩阵的每一行和每一列的点积，所以并行的同时进行这些点积运算速度会非常快。卷积神经网络也类似，卷积核和图片的每个区域进行点积也是并行运算。...比如下面的一个计算图： 图片 我们以前的做法是使用 Numpy 写出前向传播，然后计算梯度，代码如下： import numpy as np np.random.seed(0) # 保证每次的随机数一致...前向传播的计算使用了全连接层 tf.layers.dense，该函数需要提供输入数据 inputs、该层的神经元数目 units、激活函数 activation、卷积核（权重）初始化方式 kernel_initializer...TensorFlow 与 PyTorch 的区别是 TensorFlow 需要先显式的构造一个计算图，然后重复运行；PyTorch 每次做前向传播时都要构建一个新的图，使程序看起来更加简洁。...，在模型中定义了层对象比如全连接层、折叶层等，里面包含可学习的权重； 前向传播将数据给模型就可以直接计算预测值，进而计算损失；torch.nn.functional 含有很多有用的函数，比如损失函数；
在图像处理中，图像数据具有非常高的维数（高维的RGB矩阵表示），因此训练一个标准的前馈网络来识别图像将需要成千上万的输入神经元，除了显而易见的高计算量，还可能导致许多与神经网络中的维数灾难相关的问题。...互相关中的过滤器不经过发转，而是直接滑过函数f，f与 g之间的交叉区域即是互相关。 下图展示了卷积与互相关运算过程，相交区域的面积变化的差异： 在卷积神经网络中，卷积中的过滤器不经过反转。...进一步的，我们可以借助庞大的数据，足够深的神经网络，使用反向传播算法让机器去自动学习这些卷积核参数，不同卷积核提取特征也是不一样的，就能够提取出局部的、更深层次和更全局的特征以应用于决策。...卷积核大小（Kernel）：直观理解就是一个滤波矩阵，普遍使用的卷积核大小是3x3、5x5等。在达到相同感受野的情况下，卷积核越小，所需要的参数和计算量越小。...步长（Stride）：卷积核遍历特征图时每步移动的像素，如步长为1则每次移动1个像素，步长为2则每次移动2个像素（即跳过1个像素），以此类推。步长越小，提取的也在会更精细。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
即时通信 IM
ICP备案
对象存储
实时音视频
