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卷积神经网络输出形状

卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)是一种深度学习模型,主要用于图像识别和计算机视觉任务。卷积神经网络通过卷积层、池化层和全连接层等组件来提取图像特征,并进行分类或回归预测。

卷积神经网络的输出形状取决于输入数据的形状以及网络的结构。一般情况下,卷积神经网络的输出形状可以通过以下方式计算:

  1. 卷积层:卷积层通过滑动窗口的方式对输入数据进行卷积操作,生成一系列的特征图。输出特征图的形状取决于以下因素:
    • 输入数据的形状:输入数据的高度、宽度和通道数。
    • 卷积核的大小:卷积核的高度、宽度和通道数。
    • 步长(stride):滑动窗口在输入数据上的移动步长。
    • 零填充(zero-padding):在输入数据的边缘填充零值的数量。
  • 池化层:池化层用于减小特征图的尺寸,并保留主要特征。常见的池化操作包括最大池化和平均池化。池化层的输出形状取决于以下因素:
    • 输入特征图的形状:特征图的高度、宽度和通道数。
    • 池化窗口的大小:池化窗口的高度和宽度。
    • 步长(stride):池化窗口在输入特征图上的移动步长。
  • 全连接层:全连接层将池化层输出的特征图展平为一维向量,并通过全连接操作进行分类或回归预测。全连接层的输出形状取决于以下因素:
    • 输入特征图的形状:特征图的高度、宽度和通道数。
    • 全连接层的神经元数量:决定了输出向量的长度。

卷积神经网络的输出形状对于后续的任务非常重要,因为它决定了网络的输出结果的维度和解释方式。在实际应用中,根据具体的任务需求和数据特点,可以通过调整网络结构、卷积核大小、步长和池化窗口大小等参数来控制输出形状。

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卷积图像大小计算 通过上面的讨论我们不难发现,卷积核大小,步长,填充都会影响输出图像的大小。...卷积神经网络的结构 卷积神经网络通常包含:输入层、卷积层、池化层、全连接层和输出层,如图 1 所示。...(5)输出层 最后的输出输出所需的图像,其具体输出根据不同的任务也会有所不同。...正向传播与反向传播 正向传播 正向传播就是按照从输入层到输出层的顺序,由输入层开始,经过卷积层,池化层等一直到输出层得到结果 图片 的过程。...反向传播 与正向传播相反,反向传播按照从输出层开始经过隐藏层最后到输入层的顺序,进行反向传播的根本目的是为了减小神经网络的误差,更新参数权值,提高可靠性。

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卷积神经网络

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?...image.png 卷积神经网络原理解析 卷积神经网络-输入层 输入层在做什么呢? 输入层(最左边的层)代表输入到CNN中的图像。...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。...为了产生卷积神经元(激活图)的输出,我们必须与上一层的输出以及网络学习到的唯一内核一起执行元素逐点积。...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)。 卷积神经网络-softmax函数 image.png softmax操作的主要目的是:确保CNN输出的总和为1。

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基于一维卷积神经网络对机械振动信号进行分类并加以预测 *使用一维卷积神经网络训练振动信号进行二分类 2020年7月16日,一学期没等到开学,然而又放假了。...总览CSDN中大多数卷积神经网络都是对二维图片进行分类的,而图片也都是常见的猫狗分类,minst手写数字分类。一维卷积神经网络的使用非常少见,有也是IDMB情感分类,和鸢尾花分类的。...这里说明为什么上面将长度为192的代码分成三个长度为64的在重整成一个三维矩阵加载进第一个卷积层: 在鸢尾花分类的时候是有三大个明显特征的,这里用长、宽、高代替,因为原本是什么,本人记不清楚了,懒得去查...那么问题来了,这是在训练振动信号不用将192长的信号再分成三段了,于是本人将代码进行改变,将原本reshape部分删除,将第一个卷积层的输入改成1维,中间过程不堪入目,终于两天后我放弃了,总是维度有问题...,就是无法将(175,192)的数据输入到(1,192)的卷积层中,然后又将(175,192)的信号曾了个维度还是不行,在此希望成功的小伙伴在下面评论一下,或者把代码发本人邮箱983401858@qq.com

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