卷积层和池化后的DImensions
卷积层和池化是深度学习中常用的两种操作，用于处理图像、语音、文本等数据。它们在卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）中起到了至关重要的作用。
- 卷积层（Convolutional Layer）：
- 概念：卷积层是CNN中的核心组件之一，通过卷积操作对输入数据进行特征提取和转换。它使用一组可学习的卷积核（filter）对输入数据进行滑动窗口卷积操作，提取出局部特征。
- 分类：卷积层可以分为一维卷积层、二维卷积层和三维卷积层，根据输入数据的维度而定。
- 优势：卷积层具有参数共享和稀疏连接的特点，能够有效地减少模型参数量，提取输入数据的局部特征，并保留空间结构信息。
- 应用场景：卷积层广泛应用于图像识别、目标检测、语音识别等领域，可以提取出图像的纹理、边缘、形状等特征。
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- 池化（Pooling）：
- 概念：池化是一种降采样操作，通过对输入数据进行压缩和抽象，减少数据的维度和计算量。常见的池化操作有最大池化（Max Pooling）和平均池化（Average Pooling）。
- 分类：池化可以分为一维池化、二维池化和三维池化，根据输入数据的维度而定。
- 优势：池化能够保留输入数据的主要特征，减少数据的维度，提高模型的鲁棒性和泛化能力，同时减少计算量和内存消耗。
- 应用场景：池化常用于图像处理任务中，如图像分类、目标检测等，可以减小图像尺寸、降低噪声干扰、提取图像的主要特征。
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总结：卷积层和池化是深度学习中常用的操作，用于提取输入数据的特征和降低数据维度。卷积层通过卷积操作提取局部特征，保留空间结构信息；池化通过降采样操作减小数据维度，提高模型的鲁棒性。它们在图像识别、目标检测等领域有着广泛的应用。腾讯云提供了多个与图像处理、图像识别相关的产品，可以满足不同场景的需求。
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池层或卷积层后的激活功能？
neural-network、theano、convolution
理论分析表明，卷积网络的阶数为：Convolutional Layer - Non-linear Activation - Pooling Layer。
但是，在这些站点的最后一个实现中，它说顺序是：Convolutional Layer - Pooling Layer - Non-linear Activation
我也尝试过探索Conv2D操作语法，但是没有激活函数，它只是翻转内核的卷积。有人能帮我解释一下为什么会发生这种事吗？
浏览 2提问于2016-02-21得票数 39
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我将如何改变input_shape的亚历克斯网(与tf-角)？
python、tensorflow、machine-learning、keras、conv-neural-network
以下是代码：
def AlexNet(log_path, save_path, input_shape):
# code source => 'engmrk.com/alexnet-implementation-using-keras'
# model definition
model = models.Sequential()
# 1st Convolutional Layer
model.add(layers.Conv2D(filters=96, input_shape=(INPUT_SHAPE), kernel_size=(11,11), strides=(4,4
浏览 3提问于2020-06-11得票数 0
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卷积神经网络中的参数变化
python、tensorflow、deep-learning、convolution
我在练习CNN。我读过一些关于训练MNIST数据集的文章，使用的CNNs.size是28x28，并且使用了体系结构5层:输入层>conv2 1- read池1>conv2 2-read池2>完全connected>output。
Convolutional Layer #1
- Computes 32 features using a 5x5 filter with ReLU activation.
- Padding is added to preserve width and height.
- Input Tensor Shape: [batch_size, 28
浏览 9提问于2017-03-29得票数 0
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只学习训练数据均值的图像回归任务的神经网络
neural-network、regression、image-recognition
我试着训练神经网络从输入数据中提取参数。特别是确定砖块的宽度、高度和颜色(见附图作为示例输入)。
我已经尝试过CNN对原始图像进行操作，NNs对提取的特征进行操作(2个描述边缘和一个颜色直方图)。
这两种方法似乎都能了解培训数据的平均值。颜色主要是灰色的，两个极端之间的宽度和高度。输出不依赖于输入，因为NN总是输出“相同”值(只有非常小的波动)。
当我操作生成的数据时，我在输入和期望输出以及无限训练数据之间有着完美的相关性。使用的损失函数是均方误差(也尝试了绝对误差)。
有人能解释为什么会发生这种情况或者如何避免这种训练行为吗？
我正在使用图书馆的蒂尼-cnn。我目前的方法(使用功能)使用5个
浏览 0提问于2016-08-05得票数 2
1回答
在R中运行CNN对一维数据的错误
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我试图运行1维CNN在R使用keras软件包。我正在尝试创建具有以下规范的一维卷积神经网络(CNN)体系结构
library(keras)
library(deepviz)
#create a neural network with a convolutional layer and train the model
model <- keras_model_sequential() %>%
layer_conv_1d(filters=32, kernel_size=4, activation="relu", input_shape=c(100, 10
浏览 8提问于2020-10-12得票数 2
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在连接深度特征向量和手工提取向量之后，我是否可以使用最终池化层来找到最好的公共特征？
tensorflow、keras、conv-neural-network、pooling
我有两个特征向量。一种是由CNN提取的深度特征向量，另一种是用均匀局部二值模式提取的手工特征。我希望在连接这两个特征向量之后找到共同的最佳特征。出于这个原因，我想使用最后一个池化层。有可能吗？
浏览 37提问于2021-02-08得票数 0
1回答
如何使用Keras处理CNN中的可变大小图像？
python-2.7、keras、conv-neural-network、dimension
我目前的工作是CNN的图像，以特征提取使用角。所有图像为276行，x列和3个颜色维度(RGB)。列数等于它应该生成的输出特征向量的长度。
输入数据表示-编辑：
提供给图像的输入数据由图像的逐行切片组成。这意味着图像的实际输入是(276,3)，列数等于它应该生成的特征长度。
我最初的模型如下：
print "Model Definition"
model = Sequential()
model.add(Convolution2D(64,row,1,input_shape=(row,None,3)))
print model.output_sha
浏览 12提问于2017-03-10得票数 4
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卷积神经网络块表示法
neural-network、deep-learning、image-classification、convolution
他等人。“图像识别的深度残差学习”的论文在图3中说明了它们的剩余网络如下：
📷
我不是神经网络专家，所以有人能解释一下“3x3conv，256，/2”上面的高亮符号是什么意思吗？第一部分是清晰的(具有3x3像素窗口的卷积神经网络)，但是"256“和"/2”是什么？
浏览 0提问于2020-03-27得票数 3
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输入图像大小如何影响全连通层的大小和形状？
machine-learning、image-processing、neural-network、computer-vision、image-segmentation
我读了很多说明两件事的教程。
“用卷积层替换完全连接的层，将它们转换成完全卷积的网络，该网络接受任意大小的输入和输出分类图。”。
传统的CNN不能做到这一点，因为它有一个完全连接的层，它的形状是由输入图像大小决定的。
基于这些陈述，我的问题如下？
每当我做了一个FCN，我只能让它工作在一个固定维度的输入图像，用于培训和测试。但是在论文的摘要中，他们指出：“我们的关键洞察力是建立”完全卷积“的网络，它接受任意大小的输入，并通过有效的推理和学习产生相应大小的输出。”
输入图像大小是如何确定完全连接层的？我试着上网看，但没有找到直接的答案。
浏览 0提问于2019-08-02得票数 0
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有线电视新闻网的过度安装问题
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我正在做一个CNN图像分类，我有困难建立一个网络，不做过度拟合。在我的训练集中有4个班的2000张图片，而在我的测试集中，我有3038个相同的4个班。我的CNN如下：
def Network(input_shape, num_classes, regl2 = 0.0001, lr=0.0001):
model = Sequential()
# C1 Convolutional Layer
model.add(Conv2D(filters=32, input_shape=input_shape, kernel_size=(3,3),\
strides=(1
浏览 0提问于2019-12-08得票数 1
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初始风格卷积
deep-learning、tensorflow、conv-neural-network
我有必要保持模型尽可能小，以便部署可以在应用程序上高效运行的图像分类器(准确性对我来说并不重要)。
我最近接触了深度学习，但我没有很好的经验，因此我目前正在使用cifar-10示例。我尝试将前两个5x5卷积层分别替换为两个3x3卷积层，如中所述。
不幸的是，当我要对测试集进行分类时，我得到了大约0.1的正确分类(随机选择)
这是修改后的第一层代码(第二层类似)：
with tf.variable_scope('conv1') as scope:
kernel_l1 = _variable_with_weight_decay('weights_l1', s
浏览 2提问于2016-01-13得票数 2
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使用MFCC进行语音识别
python、keras、neural-network、voice-recognition、mfcc
我目前正在使用傅里叶变换结合Keras进行语音识别(说话人识别)。我听说MFCC是语音识别的更好的选择，但我不确定如何使用它。
我在python (3)中使用librosa来提取20个MFCC特征。我的问题是:我应该使用哪些MFCC功能来识别说话人？
除此之外，我不确定如何实现这些功能。我要做的是获得必要的特征，并为神经网络做一个长向量输入。然而，也可以显示颜色，所以图像识别也是可能的，还是更多地针对语音，而不是说话人识别？
简而言之，我不确定我应该从哪里开始，因为我在图像识别方面经验不是很丰富，也不知道从哪里开始。
提前感谢！！
浏览 4提问于2018-12-04得票数 0
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具有2个通道的数据的初始v3和异常
python、tensorflow、keras、neural-network、pre-trained-model
我正在尝试为我自己的数据使用预先训练好的模型，它的形状是(64,256,2)，并且我能够像这样改变VGG16和ResNet50的输入形状： base_model = keras.applications.vgg16.VGG16(input_shape=(32,128,2), include_top=False, weights=None) 然而，同样的方法并不适用于初始v3和Xception。我得到的错误是： model = keras.applications.inception_v3.InceptionV3(input_shape=(64, 256, 2), weights=None,
浏览 45提问于2020-04-10得票数 0
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2回答
步幅反褶积是如何工作的？
deep-learning、convolutional-neural-network、autoencoder
我想弄清楚反褶积后图像的形状是如何变化的？我正在尝试理解霓虹灯卷积式自动编码器的示例代码。
layers = [Conv((4, 4, 8), init=init_uni, activation=Rectlin()),
Pooling(2),
Conv((4, 4, 32), init=init_uni, activation=Rectlin()),
Pooling(2),
Deconv(fshape=(3, 3, 8), init=init_uni, strides=2, padding=1),
浏览 0提问于2015-12-05得票数 3
3回答
如果Max池只是要降低图像的采样量，那为什么要费解呢？
neural-network
应用过滤器来做像识别边缘这样的事情的想法，是一个相当酷的想法。
例如，你可以拍摄一个7的图像，使用一些过滤器，你可以得到强调原始图像不同特征的转换图像。原来的7：
📷
可由网络体验为：
📷
注意每个图像是如何提取原始7的不同边缘的。
这一切都很好，但是，假设您的网络中的下一个层是一个Max池层。
我的问题是，一般来说，这是不是有点过火了？我们只是非常小心和慎重地用过滤器识别边缘--现在，我们不再关心这些了，因为我们已经把像素值炸得一团糟了！如果我错了，请纠正我，但是我们从25×25到2×2！那为什么不直接去马克斯池呢，难道我们就不能得到基本上相同的结果吗？
作为我的问题的延伸，我不禁想知道，巧
浏览 0提问于2016-09-21得票数 14
3回答
如何计算卷积神经网络的参数数？
neural-network、deep-learning、conv-neural-network、lasagne、nolearn
我正在使用Las格涅为MNIST数据集创建一个CNN。我正在密切关注这个示例：。
我目前使用的CNN架构(不包括任何辍学层)是：
NeuralNet(
layers=[('input', layers.InputLayer), # Input Layer
('conv2d1', layers.Conv2DLayer), # Convolutional Layer
('maxpool1', layers.MaxPool2DLayer), # 2D Max Pooling
浏览 5提问于2017-03-14得票数 78
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新图像尺寸的传递学习
deep-learning、neural-network、keras、convolutional-neural-network
转移学习:将经过训练的神经网络用于新的分类任务。
当我们想要用卷积神经网络进行传递学习时，我们不需要使用与训练所用的图像大小相同的图像大小。但如果我们改变输入的大小，我们将不得不重新训练完全连接的层。见这篇文章是关于堆栈溢出的。
我不明白为什么改变输入形状不会影响卷积层的重量和为什么它会影响完全连接的层权重。
如果我的问题听不懂，请告诉我。
浏览 0提问于2019-08-16得票数 1
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理解Max池
deep-learning、neural-network、cnn
我知道CNN中的最大池可以帮助减少由于下采样而产生的计算量。
另一件事提到的是，最大池可以帮助提供一种“空间不变性”的学习功能。
从本质上说，如果图像的左上角有一些特征--比如说一个圆，那么如果同一个圆圈稍微移到右边，那么最大池可能会有帮助吗？然而，如果我们不使用max池，这一功能似乎似乎是一些新的CNN，尽管它只是被转移了一小部分。
我很难理解原因。我理解(假设没有使用填充)下一层有一个较小的大小的图像。在对python的深入学习中，这篇文章讲述了为什么没有小池的CNN是不好的状态：
“这不利于学习空间层次的特征。第三层的3×3窗口只包含来自初始输入的7×7窗口的信息。convnet学习的高
浏览 0提问于2021-10-27得票数 0
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点开磁盘管理后没有磁盘1只有磁盘0？
云服务器、官方文档
请描述您的问题
标题：快速入门 Windows 云服务器 - 云服务器 - 产品文档 - 帮助与文档 - 腾讯云
地址：https://cloud.tencent.com/document/product/213/2764
浏览 1752提问于2018-01-31
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如何分析CNN模型总结并加以改进？
machine-learning、neural-network、deep-learning、cnn、image-classification
我正在使用CNN (改编自网络上的几个链接)的图像分类任务。大约有8000张大小为128x128的图像。他们属于13个不同的班级。model.summary()的输出如下：
_________________________________________________________________
Layer (type) Output Shape Param #
=================================================================
batch_normaliza
浏览 0提问于2018-10-06得票数 2
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