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04.卷积神经网络 W1.卷积神经网络

卷积步长6. 三维卷积7. 单层卷积网络8. 简单卷积网络示例9. 池化层10. 卷积神经网络示例11. 为什么使用卷积？作业参考：吴恩达视频课深度学习笔记1. 计算机视觉举例：图片猫? ，你也许会有1000个隐藏单元，使用标准的全连接网络，这个矩阵的大小将会是1000×300万，矩阵会有30亿个参数在参数如此大量的情况下，难以获得足够的数据来防止神经网络发生过拟合，处理30亿参数的神经网络参数的个数跟图片大小无关，跟过滤器相关，假如有10个过滤器，上面每个过滤器有 27 个参数，加上偏置 b，28个再乘以10，共计280个参数即使图片很大，参数却很少，这就是卷积神经网络的一个特征，叫作卷积神经网络示例? 尽量不要自己设置超参数，而是查看文献中别人采用了哪些超参数，选一个在别人任务中效果很好的架构，它也有可能适用于你的应用程序?11. 为什么使用卷积？神经网络可以通过这两种机制减少参数，以便我们用更小的训练集来训练它，从而预防过度拟合作业作业：手动TensorFlow 实现卷积神经网络

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卷积神经网络之卷积操作

深度学习是一个目前非常火热的机器学习分支，而卷积神经网络（CNN）就是深度学习的一个代表性算法。CNN主要用来解决图像相关的问题，目前，单张图片的识别问题已基本被攻克，CNN的下一个战场将是视频识别。那么为什么卷积神经网络在图片任务上表现这么好呢？一大原因就是其中的卷积操作。那么什么是卷积操作呢？卷积这一概念来源于物理领域，但在图像领域又有所不同。我们知道，彩色图像有三个颜色通道：红绿蓝，通常，在卷积神经网络中，是对这三个通道分别进行卷积操作的，而且各通道之间的卷积核也各不相同。卷积操作有什么好处呢？而且在卷积神经网络中，卷积核是算法从数据中学习出来的，因此具有很大的自由度，不再需要人工的设计图像算子，因此CNN算法相当强大。其次，卷积操作大大地降低了参数数量，从而可以避免过拟合问题。在神经网络中，待学习的参数往往数量十分庞大，因此十分容易就“记住”了训练数据，而在测试数据上表现很差，也就是说，发生了过拟合。

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04.卷积神经网络 W1.卷积神经网络（作业：手动TensorFlow 实现卷积神经网络）

文章目录作业1：实现卷积神经网络 1. 导入一些包2. 模型框架3. 卷积神经网络 3.1 Zero-Padding3.2 单步卷积3.3 卷积神经网络 - 前向传播4. 池化层5. - 反向传播5.2.3 组合在一起 - 反向池化作业2：用TensorFlow实现卷积神经网络 1. TensorFlow 模型 1.1 创建 placeholder1.2 初始化参数1.3 前向传播1.4 计算损失1.5 模型测试题：参考博文笔记：04.卷积神经网络 W1.卷积神经网络作业1：实现卷积神经网络卷积神经网络? 卷积神经网络会将输入转化为一个维度大小不一样的输出3.1 Zero-Padding0 padding 会在图片周围填充 0 元素（下图 p = 2 p=2 p=2 ） ? 卷积神经网络 - 反向传播现代机器学习框架一般都会自动帮你实现反向传播，下面再过一遍5.1 卷积层反向传播5.1.1 计算 dAimage.png代码：da_prev_pad += W * dZ5.1.2

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卷积神经网络

有关更多详细信息，请参阅CIFAR-10页面和 Alex Krizhevsky 的技术报告。目标本教程的目标是构建用于识别图像的相对较小的卷积神经网络（CNN）。在此过程中，本教程：重点介绍网络架构，培训和评估的规范组织。提供一个用于构建更大和更复杂的模型的模板。选择CIFAR-10的原因是它足够复杂，可以大量运用TensorFlow扩展到大型车型的能力。教程亮点 CIFAR-10教程演示了在TensorFlow中设计更大和更复杂的模型的几个重要结构：核心数学组件包括卷积（wiki），纠正线性激活（wiki），最大池（wiki）和本地响应规范化我们希望本教程为TensorFlow上的视觉任务构建更大的CNN提供了启动点。模型架构 CIFAR-10教程中的模型是由交替卷积和非线性组成的多层架构。叉CIFAR-10教程并在SVHN中交换作为输入数据。尝试调整网络架构以提高预测性能。

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卷积神经网络

卷积神经网络0.说在前面1.卷积神经网络1.1 卷积层1.2 汇聚层1.3 全连接层2.卷积层实现2.1 前向传播2.2 反向传播3.汇聚层3.1 前向传播3.2 反向传播4.组合层5.三层卷积神经网络 7.2 前向传播7.3 反向传播8.作者的话0.说在前面今天来个比较嗨皮的，那就是大家经常听到的卷积神经网络，也就是Convolutional Neural Networks，简称CNNs！ 1.卷积神经网络为了更好的理解后面的代码实现部分，这里再次回顾一下卷积神经网络的构成，主要由三种类型的层来构成：卷积层，汇聚层和全连接层！1.1 卷积层为了更好的理解卷积神经网络，这里给出一张图：? 仿射层是神经网络中的一个全连接层。仿射的意思是前一层中的任一神经元都连接到后一层中的任一个神经元。注意，全连接层的最后一层就是输出层；除了最后一层，其它的全连接层都包含激活函数。 5.三层卷积神经网络5.1 架构首先来了解一下三层卷积神经网络的架构：conv - relu - 2x2 max pool - affine - relu - affine - softmax5.2 类构造方法

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卷积神经网络

卷积神经网络卷积是指将卷积核应用到某个张量的所有点上，通过将卷积核在输入的张量上滑动而生成经过滤波处理的张量。介绍的目标识别与分类，就是在前面问题的基础上进行扩展，实现对于图像等分类和识别。实现对图像的高准确率识别离不开一种叫做卷积神经网络的深度学习技术卷积神经网络主要应用于计算机视觉相关任务，但它能处理的任务并不局限于图像，其实语音识别也是可以使用卷积神经网络。简单来说，卷积层是用来对输入层进行卷积，提取更高层次的特征。? 这是因为卷积已经提取出特征，相邻区域的特征是类似，近乎不变，这是池化只是选出最能表征特征的像素，缩减了数据量，同时保留了特征，何乐而不为呢？全连通层这个层就是一个常规的神经网络，它的作用是对经过多次卷积层和多次池化层所得出来的高级特征进行全连接（全连接就是常规神经网络的性质），算出最后的预测值。

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卷积神经网络

一个卷积神经网络，或CNN的简称，是一种类型的分类，在解决这个问题，其过人之处！CNN是神经网络：一种用于识别数据模式的算法。卷积神经网络概述如果您以前学习过神经网络，那么您可能会觉得这些术语很熟悉。那么，什么使CNN与众不同？卷积神经网络-卷积层 image.png 卷积神经网络-池化的运算这些内核的大小是由网络体系结构的设计人员指定的超参数。您可以通过单击上方网络中的ReLU神经元来观察如何应用此激活功能。在上面概述的网络体系结构中的每个卷积层之后执行整流线性激活功能（ReLU）。选择后，该操作将以指定的步幅在输入上滑动内核，同时仅从输入中选择每个内核切片上的最大值以产生输出值。通过单击上方网络中的合并神经元，可以查看此过程。

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卷积神经网络

概述神经网络(neual networks)是人工智能研究领域的一部分，当前最流行的神经网络是深度卷积神经网络(deep convolutional neural networks, CNNs)，虽然卷积网络也存在浅层结构目前提到CNNs和卷积神经网络，学术界和工业界不再进行特意区分，一般都指深层结构的卷积神经网络，层数从”几层“到”几十上百“不定。当然，整个过程最重要的工作就是如何通过训练数据迭代调整网络权重，也就是后向传播算法。目前主流的卷积神经网络(CNNs)，比如VGG, ResNet都是由简单的CNN调整，组合而来。这就是CNNs的训练过程。卷积神经网络的特点局部连接：卷积层输出矩阵上的某个位置只与部分输入矩阵有关，而不是全部的输入矩阵。卷积层的参数要远远小于同等情况下的全连接层。而且卷积层参数的个数和输入图片的大小无关，这使得卷积神经网络可以很好地扩展到更大的图像数据上。

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卷积神经网络

type=2&id=369265&auto=1&height=66> 卷积神经网络卷积神经网络，它们也被称作CNNs或着ConvNets，是深层神经网络领域的主力。下图为卷积神经网络流程图：（这里看不懂没关系）为了帮助指导你理解卷积神经网络，我们讲采用一个非常简化的例子：确定一幅图像是包含有X还是O？这样在原始整幅图上每一个位置进行匹配计算，我们相当于把这个feature变成了一个过滤器。这个我们用来匹配的过程就被称为卷积操作，这也就是卷积神经网络名字的由来。最后，我们将上面所提到的卷积，池化，激活放在一起，就是下面这个样子：然后，我们加大网络的深度，增加更多的层，就得到深度神经网络了：池化(Pooling)CNN中使用的另一个有效的工具被称为“池化(Pooling 这一整个过程，从前到后，被称作“向前传播”。得到一组输出，然后通过反向传播来不断纠正错误，进行学习。以上为卷积神经网络的基本算法思想。

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Pytorch | 《卷积神经网络》之二维卷积

引言大家都知道卷积神经网络被称作为卷积神经神经网络主要是因为其包含卷积层，那么本文会为大家介绍什么是卷积，以及卷积层的主要工作原理。本文概要1如何计算卷积？ 2卷积在图像中的简单应用3本文小结4参考文献正文开始1如何计算卷积二维卷积其实就是一个二维数组和一个二维核（kernel）数组之间的互相关运算，然后得到一个新的二维数组的过程。如上图所示，输入是一个3x3的二维数组，卷积使用的核采用的是一个2x2的数组，该数组在卷积计算中，又被称为卷积核或者过滤器，它的大小主要取决于这个数组的行数和列数。在上述计算过程中，卷积核从输入数组的最左上方开始，按从左往右、从上往下的顺序，依次在输入数组上滑动。当卷积窗口滑动到某一位置时，窗口中的输入子数组与核数组按元素相乘并求和，得到输出数组中相应位置的元素。对于输出数组的主要计算过程如下图所示：?

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pytorch卷积神经网络-卷积的定义（下）

为更好地理解卷积层，以两张图片对比所示：?左侧若采用全连接方式进行学习，则参数量很大。而右侧只提取局部特征（对应点的周边的一些属性）进行学习，可以极大地减少参数量。我们将这种相乘并累加的操作叫为卷积操作。这种卷积操作在信号处理中是有明确定义的，?这种卷积操作在图像处理领域中有诸多应用，Sharpen(锐化操作)? 用5*5的核进行卷积计算这样生成的feature map的size与原图一样，戴氏特征更加突出相应的也可以进行模糊处理Blur（模糊处理）?模糊处理即取周围点进行相乘累加。那么经过了卷积运算后，生成的feature map为?每次扫描使用不同的核，会得到不同的feature map。

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pytorch卷积神经网络-卷积的定义（上）

计算机视觉是深度学习的重要组成部分，而卷积神经网路是计算机的主要研究方向。在了解卷积神经网络前，我们有必要了解图片的构成。以下张图片为例? 对于这类位置相关性的矩阵pytorch是如何处理的？首先对于全连接层神经网络，将该问题看做数字识别问题时，可以构建出的全连接网络如下。?该全连接型神经网络有输入层、4个隐藏层、带十个节点的输出层。因此科学家们依据此特点提出了卷积神经网络模型如下图所示：?每次先感受一个个可移动的小方块，然后再感受大的区间。相应的不是整个28*28的大图片，而是3*3的小图片。后续科学家们又提出了权值共享的概念，即每个小窗口的权值W保留，直至一个epoch运算完毕后再进行更新。这个6层的神经网络有大概60K的参数量，比之前全连接层减少了近56。那么具体对单张图片，其取相关性过程如下图所示?假设整体图片是由28*28构成，那么每次取3*3的小图片进行与下一部分的连接。即3*3再乘下个区间窗口。这样其连接量大大减少。

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卷积神经网络CNN

卷积神经网络卷积神经网络是人工神经网络的一种，它的最厉害的地方在于权值共享网络结构，降低了网络模型的复杂度，减少了权值数量。如此卷积层和下采样层交替，最终给出图像的向量表示。后可接一个分类器(如SVM或传统神经网络)得到输出。参数减少和权值共享卷积神经网络最厉害的地方在于权值共享网络结构，其具体做法如下：? 所以卷积网络的核心思想是将：局部感受野、权值共享以及空间亚采样这三种结构思想结合起来获得了某种程度的位移、尺度、形变不变性。LeNet-5一个典型的卷积神经网络的例子就是LeNet-5。 (后面具体讲权重是如何调整的)卷积神经网络的优点卷积神经网络CNN主要用来识别位移、缩放及其他形式扭曲不变性的二维图形。卷积神经网络以其局部权值共享的特殊结构在语音识别和图像处理方面有着独特的优越性，其布局更接近于实际的生物神经网络，权值共享降低了网络的复杂性，特别是多维输入向量的图像可以直接输入网络这一特点避免了特征提取和分类过程中数据重建的复杂度

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卷积神经网络 – CNN

卷积神经网络 – CNN 最擅长的就是图片的处理。它受到人类视觉神经系统的启发。卷积神经网络-CNN 的基本原理典型的 CNN 由3个部分构成：卷积层池化层全连接层如果简单来描述的话：卷积层负责提取图像中的局部特征；池化层用来大幅降低参数量级(降维)；全连接层类似传统神经网络的部分下面的原理解释为了通俗易懂，忽略了很多技术细节，如果大家对详细的原理感兴趣，可以看这个视频《卷积神经网络基础》。卷积——提取特征卷积层的运算过程如下图，用一个卷积核扫完整张图片：? 对卷积神经网络的研究始于二十世纪80至90年代，时间延迟网络和LeNet-5是最早出现的卷积神经网络；在二十一世纪后，随着深度学习理论的提出和数值计算设备的改进，卷积神经网络得到了快速发展，并被大量应用于计算机视觉查看详情维基百科版本在深度学习中，卷积神经网络（CNN或ConvNet）是一类深度神经网络，最常用于分析视觉图像。CNN使用多层感知器的变体设计，需要最少的预处理。

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卷积神经网络 CNN

在卷积神经网络中进行批量归一化时，一般对未进行ReLu激活的 feature map进行批量归一化，输出后再作为激励层的输入，可达到调整激励函数偏导的作用。 Batch Normalization 算法的训练过程和测试过程的区别：在训练过程中，我们每次都会将 batch_size 数目大小的训练样本放入到CNN网络中进行训练，在BN层中自然可以得到计算输出所需要的第一个问题：为什么不用BP神经网络去做呢？ 1.全连接，权值太多，需要很多样本去训练，计算困难　　• 应对之道：减少权值的尝试，局部连接，权值共享　　卷积神经网络有两种神器可以降低参数数目。　　 image.png 2.边缘过渡不平滑　　• 应对之道：采样窗口彼此重叠 image.png 参考深度学习简介(一)——卷积神经网络详解卷积神经网络(CNN)【CNN】一文读懂卷积神经网络CNN深度学习之卷积神经网络 CNN及tensorflow代码实现示例卷积神经网络CNN总结Deep Learning论文笔记之（四）CNN卷积神经网络推导和实现

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卷积神经网络 – CNN

卷积神经网络 – CNN? 卷积神经网络 – CNN 最擅长的就是图片的处理。它受到人类视觉神经系统的启发。卷积神经网络 – CNN 解决的第一个问题就是「将复杂问题简化」，把大量参数降维成少量参数，再做处理。更重要的是：我们在大部分场景下，降维并不会影响结果。而 CNN 解决了这个问题，他用类似视觉的方式保留了图像的特征，当图像做翻转，旋转或者变换位置时，它也能有效的识别出来是类似的图像。那么卷积神经网络是如何实现的呢？卷积神经网络-CNN 的基本原理典型的 CNN 由3个部分构成：卷积层池化层全连接层如果简单来描述的话：卷积层负责提取图像中的局部特征；池化层用来大幅降低参数量级(降维)；全连接层类似传统神经网络的部分卷积——提取特征卷积层的运算过程如下图，用一个卷积核扫完整张图片： ?这个过程我们可以理解为我们使用一个过滤器（卷积核）来过滤图像的各个小区域，从而得到这些小区域的特征值。

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卷积神经网络（CNN）

这篇卷积神经网络是前面介绍的多层神经网络的进一步深入，它将深度学习的思想引入到了神经网络当中，通过卷积运算来由浅入深的提取图像的不同层次的特征，而利用神经网络的训练过程让整个网络自动调节卷积核的参数，从而无监督的产生了最适合的分类特征一、卷积神经网络的网络结构卷积神经网络主要由这几类层构成：输入层、卷积层，ReLU层、池化（Pooling）层和全连接层（全连接层和常规神经网络中的一样）。通过将这些层叠加起来，就可以构建一个完整的卷积神经网络。在实际应用中往往将卷积层与ReLU层共同称之为卷积层，所以卷积层经过卷积操作也是要经过激活函数的。二、卷积层卷积层是构建卷积神经网络的核心层，它产生了网络中大部分的计算量。注意是计算量而不是参数量。过，本文的重点不在于讲解“全连接神经网络”，本文的核心在于卷积神经网络（CNN）。这里，你只需要记住2点：① “全连接神经网络”可以帮助我们学习到参数θ。

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卷积神经网络（CNN）

目录1.背景2.网络结构3.卷积与池化4.局部感知和参数共享5.卷积神经网络的训练技巧6.基于mnist的一个例子背景（1）先举个例子：假设给定一张图（可能是字母X或者字母O），通过CNN即可识别出是X 网络结构这里借用斯坦福CS231N里课程里给出的经典卷积神经网络的层级结构，如下图：? 全连接层的劣势在于会产生大量的计算，需要大量的参数，但在效果上却和全局平均池化层一样，但本文将基于经典卷积神经网络进行介绍）卷积与池化（1）什么是卷积卷积是一种特殊的线性运算。另外，CS231N课程中有一张卷积动图非常形象地描述了卷积的过程，如下：?可以看到：a.两个神经元，即depth=2，意味着有两个滤波器。卷积神经网络的训练技巧（1）优化卷积核在实际的卷积训练中，为了加快速度，常常把卷积核裁开。

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卷积神经网络1.4-1.5Padding与卷积步长

1.4Padding一张大小的图片，使用的卷积核设定步长为 1，经过卷积操作后得到一个的图像。特征图大小公式设定原始图像大小为 ,卷积核大小为，则经过卷积操作后特征图大小为不使用 Padding 的缺点经过卷积操作后图像会缩小.如果你注意角落边的像素，则此像素点只会被卷积核触碰一次。假设 p 作为填充在原始图像外围的 Padding 大小，则经过卷积操作后的特征图大小为 Padding 填充大小公式如果需要使经过卷积后的特征图大小保持不变，则填充大小需要满足公式即所以只要 f 通常使用奇数维度的过滤器大小通常使用奇数维度的过滤器大小，这样可以使 SAME Padding 后的图像有自然的填充而不是出现小数维度。奇数维度的卷积核具有中心点，便于指出过滤器的位置。特征图大小公式其中 n 为原始图像大小,p 为 Padding 填充维度,f 为卷积核维度,s 为步长当出现得到的结果不是整数时，可以采用向下取整的方式使其维度为整数参考资料吴恩达老师课程原地址: https

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深度学习 || 23 卷积神经网络卷积

卷积神经网络——卷积卷积 ( Convolution ), 也叫摺积, 是分析数学中一种重要的运算。在信号处理或图像处理中,经常使用一维或二维卷积。 ----一维卷积一维卷积经常用在信号处理中,用于计算信号的延迟累积。假设一个信号发生器每个时刻产生一个信号 , 其信息的衰减率为 , 即在个时间步长后, 信息为原来的倍。假设 , 那么在时刻收到的信号为当前时刻产生的信息和以前时刻延迟信息的叠加, 我们把称为滤波器 (Filter)或**卷积核 **( Convolution Kernel)。假设滤波器长度为 , 它和一个信号序列的卷积为信号序列和滤波器的卷积定义为其中表示卷积运算。一般情况下滤波器的长度远小于信号序列长度。当滤波器时, 卷积相当于信号序列的简单移动平均（窗口大小为 )。下图给出了一维卷积示例。滤波器为连接边上的数字为滤波器中的权重。?----二维卷积卷积也经常用在图像处理中。

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