学习
实践
活动
专区
工具
TVP
写文章

深度卷积网络_卷积神经网络输出大小

前言 在计算机视觉领域,卷积神经网络(CNN)已经成为最主流的方法,比如最近的GoogLenet,VGG-19,Incepetion等模型。 这里的 L L L 指的是网络总层数(网络深度),一般情况下,我们只把带有训练参数的层算入其中,而像Pooling这样的无参数层不纳入统计中,此外BN层尽管包含参数但是也不单独统计,而是可以计入它所附属的卷积层 对于普通的 L = 40 , k = 12 L=40,k=12 L=40,k=12网络,除去第一个卷积层、2个Transition中卷积层以及最后的Linear层,共剩余36层,均分到三个DenseBlock ,就可以实现不同深度的DenseNet,这里实现DenseNet-121网络,而且Pytorch提供了预训练好的网络参数: def densenet121(pretrained=False, **kwargs 深度不能太大?)。期待未来有更好的网络模型出现吧! 参考文献 DenseNet-CVPR-Slides. Densely Connected Convolutional Networks.

13710
  • 广告
    关闭

    【玩转 GPU】有奖征文

    精美礼品等你拿!

  • 您找到你想要的搜索结果了吗?
    是的
    没有找到

    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。因为图像为一个两维结构, 所以需要 将一维卷积进行扩展。给定一个图像 和滤波器 般 m<<m, n<<n, 下图给出了二维卷积示例。 ?

    27710

    深度学习-卷积神经网络

    深度学习-手写数字识别(卷积神经网络) 概述 * 数据来源手写数据(kersa) * 方法:卷积神经网络 * 评估准确率 代码 # 构建卷积层 from keras import layers from , 2))) model.add(layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu')) Using TensorFlow backend. # 添加常规的密集神经网络部分 layers.Dense(64, activation='relu')) model.add(layers.Dense(10, activation='softmax')) # 通过summary来查看构建的卷积神经网络 10000/10000 [==============================] - 0s 48us/step 0.9894000291824341 在之前的分类学习中,使用普通的神经网络能够达到 97.8的精确度,使用卷积神经网络能够达到0.99的精确度 原理解释 Conv2D 卷积网络和神经网络的区别就在于卷积的过程,第一个卷积层接收一个大小为(28, 28, 1) 的特征图,通过计算32(3

    25510

    深度卷积神经网络压缩

    本次演讲的主要内容是深度卷积神经网络压缩。 深度学习的一个挑战是模型太大,对计算资源的消耗极大,很难在手机等嵌入式设备上进行部署,同时也很难以在网络上实时下载;另一个挑战就是深度学习模型对能源的消耗极大,比如AlphaGo每场比赛需要消耗3000 在演讲中,韩松从三个方面讲解了模型压缩:神经网络的内存带宽、工程师的人力资本、分布式网络训练消耗的带宽。 在第一个方面,韩松首先介绍了模型压缩中的模型剪枝,他将神经网络中绝对值趋近于零的神经元去除,从而将密集的神经网络模型剪枝为稀疏的神经网络模型。 除了对模型进行压缩,韩松的团队还使用强化学习直接根据目标任务和硬件学习高效紧凑的神经网络结构。 对于第三个方面,韩松的团队使用深度梯度压缩技术加速分布式网络训练。

    53920

    卷积神经网络(CNN)与深度卷积神经网络(DCNN)

    目录 一、CNN与DCNN 二、基于pytorch的实现 1.LeNet-5 2.AlexNet ---- 一、CNN与DCNN 卷积神经网络,如:LeNet 深度卷积神经网络,如:AlexNet AlexNet 是第一个现代深度卷积网络模型,首次使用了许多现代深度卷积网络的技术方法,比如,采用ReLu作为非线性激活函数,使用Dropout防止过拟合,是用数据增强提高模型准确率,使用GPU进行并行训练等。 AlexNet与LeNet结构类似,但使用了更多的卷积层和更大的参数空间来拟合大规模数据集ImageNet。 卷积神经网络就是含卷积层的网络。AlexNet是浅层神经网络深度神经网络的分界线。 (选自书《动手学深度学习》、《神经网络深度学习》) 二、基于pytorch的实现 参考卷积神经网络之 – Lenet LeNet、AlexNet模型实现(pytorch) 1.LeNet-5: 来自《神经网络深度学习》 Input -> conv1 (6) -> pool1 -> conv2 (16) -> pool2 -> fc3 (120) -> fc4 (84) -> fc5 (

    95210

    深度学习】②--细说卷积神经网络

    神经网络卷积神经网络 先来回忆一下神经网络的结构,如下图,由输入层,输出层,隐藏层组成。每一个节点之间都是全连接,即上一层的节点会链接到下一层的每一个节点。 ? 那么为什么我们要用卷积神经网去代替神经网络呢? 卷积神经网之所以这些年如此如火如荼,原因在于它在图像处理上的优秀变现。当然深度神经网络(DNN)也可以做图像识别。 而卷积神经网恰巧可以规避掉这个缺陷。 2. 卷积神经网络的层级结构 卷积神经网有如下层级结构,每一个层级下面都会详述。 ? 2.2 卷积计算层 我们已经提过在图像处理上,之所以卷积神经网优于普通的深度神经网是因为它可以避免巨多维度的计算,那到底是如何避免的呢,卷积计算层绝对功不可没。 2.5 全连接层 FC layer 全连接的方式其实就是深度神经网络中的连接方式。通常全连接层放在卷积神经网络的尾部。 之所以在最后还要使用全连接是为了还原信息。

    72580

    深度学习之卷积神经网络

    来源商业新知网,原标题:深度学习之卷积神经网络 纵观过去两年,“深度学习”领域已经呈现出巨大发展势头。 在计算机视觉领域,深度学习已经有了较大进展,其中卷积神经网络是运用最早和最广泛的深度学习模型,所以今天就和大家分享下卷积神经网络的工作原理。 首先来聊聊什么是深度学习? , 而深度学习这些步骤全部交由算法来自主选择。 这是深度学习与传统机器学习的主要区别,也是深度学习的主要特性。 传统机器学习 深度学习 神经网络 在介绍卷积神经网络之前,我们先来了解下神经网络的结构和训练过程。 总结 卷积神经网络在训练过程中可不断调整卷积核的大小,即深度学习当中自主选择特征的过程。由图像卷积操作可知,不同的卷积核对提取不同种类图像的特征,这也反过来验证了深度学习可以自主选择数据特征的特性。

    45430

    深度卷积生成对抗网络DCGAN

    概述 在原始的GAN[1]中,生成网络 和判别网络 使用的都是前馈神经网络MLP。 随着深度学习技术的发展,得益于卷积神经网络CNN在图像领域的成功,在DCGAN[2]中尝试将CNN与GAN相结合,用CNN网络替换GAN的生成网络 和判别网络 中的MLP,同时在训练的过程中使用了一些技巧来避免模型崩溃和模型不收敛等问题 right ] Gmin​Dmax​V(D,G)=Ex∼pdata​(x)​[logD(x)]+Ez∼pz​(z)​[log(1−D(G(z)))] 其中, 和 为卷积神经网络 查阅部分资料以及代码实现,通常采用转置卷积(Transposed Convolution)实现这样的一个上采样的过程,通过转置卷积可以生成指定大小的图片,具体过程如下图所示: 首先将 维的向量通过投影变换到 的大小,后续通过 个转置卷积,最终生成 的RGB图像。

    19850

    深度卷积生成对抗网络(DCGAN)

    GAN的基本原理 GAN的基本原理其实非常简单,它包含两个网络,G网络(Generator)和D网络(Discriminator)。 G网络的目标是尽量生成真实的图片去欺骗判别网络D,D网络的目标是尽量把G网络生成的图片和真实的图片分别开来。 最理想的结束状态是,G网络可以生成足以“以假乱真”的图片,而D网络,它难以判定G生成的图片究竟是不是真实的。 图片来源【1】 先看以下枯燥的数学语言描述下GAN的核心原理: 上述公式中:x表示真实图片,z表示输入G网络的随机噪声,而G(z)表示G网络生成的图片;D(x)表示D网络判断真实图片是否真实的概率(因为 D(G(z))是D网络判断G生成的图片是否真实的概率,G应该希望自己生成的图片“越接近真实越好”,也就是说,G希望D(G(z))尽可能得大,这时V(D, G)会变小,因此对于G来说就是求最小的G(min_G

    64520

    深度学习-卷积神经网络原理

    卷积神经网络原理 概述 卷积神经网络又称作(ConvNet, CNN),它的出现解决了人工智能图像识别的难题,图像识别数据量大,并且在识别的过程中很难保留原有的信息,因此卷积的作用就体现在这里。 卷积神经网络的构成 典型的 CNN 由3个部分构成: 卷积层 池化层 全连接层 其中卷积层用来提取图像的局部信息,池化层用来对数据进行降维,全连接层为普通的神经网络,用于输出想要的结果。 全连接层 这部分的就是卷积神经网络的神经网络部分了,通过前面的卷积和池化之后,图片已经缩小的足够进行神经网络运算了,对于神经网络的部分我后面会专门进行一次学习,这里不过介绍 卷积输出大小计算 N = ( 上图就是经典的LeNet5的网络 C1层-卷积层 S2层-池化层:在C1层进行卷积之后,随后对C1的结果进行下采样,使用的是2*2的采样区域,生成14x14x6的输出。 ,分别代表数字0到9 LeNet-5是一种用于手写体字符识别的非常高效的卷积神经网络,也是比较经典的神经网络学习架构,后续会专门对这个结构进行详细解析和重现。

    53420

    深度学习】卷积神经网络理解

    4.1 输入层 4.2 卷积层(Convolutional layer) 4.3 池化层(Pooling) 4.4 全连接层 4.5 softmax层 5 参考资料 卷积神经网络简介 卷积神经网络深度学习中非常重要的一种神经网络模型 与其他深度学习结构相比,卷积神经网络在图像和语音识别方面能够给出更好的结果。同时相比较其他深度、前馈神经网络卷积神经网络需要考量的参数更少,使之成为一种颇具吸引力的深度学习结构。 其中三维矩阵的长和宽代表了图像的大小,而三维矩阵的深度代表了图像的色彩通道(channel)。黑白图片的深度为1,RGB色彩模式下的图像深度为3。 单位节点矩阵指的是一个长和宽都为1,但深度不限的节点矩阵。 卷积层的参数个数和图片的大小无关,它只和过滤器的尺寸、深度以及当前层节点矩阵的深度有关。 通过池化层,可以进一步缩小最后全连接层中节点的个数,从而达到减少整个神经网络中参数的目的。 卷积层的参数个数只和过滤器的尺寸、深度及其当前层节点矩阵的深度有关。

    31510

    深度学习之卷积神经网络

    本文链接:https://blog.csdn.net/github_39655029/article/details/87603342 二维卷积卷积神经网络convolutional neural network是含有卷积层convolutional layer的神经网络,二维卷积层具有高和宽两个空间维度,常用于处理图像数据; 二维互相关运算 ? 在二维卷积层中,一个二维输入数组和一个二维核数组通过互相关运算输出一个二维数组; 二维互相关运算中,卷积窗口从输入数组的最左上方开始,然后按照从左往右、从上往下的顺序在输入数组上滑动; 输出的维度确定 :假设输入形状是 nh×nw ,卷积核窗口形状是 kh×kw ,那么输出形状: 高 = (nh−kh+1); 宽 = (nw−kw+1); 二维卷积层 在这一层中将输入和卷积核做互相关运算,并加上一个标量偏差来得到输出 卷积层的模型参数包括卷积核和标量偏差,训练模型时,先对卷积核随机初始化,然后不断迭代卷积核和偏差; 互相关运算和卷积运算 卷积运算的输出等于将核数组左右翻转并上下翻转,再与输入数组做互相关运算,深度学习中的的核数组都是通过学习得到的

    48320

    深度学习之卷积神经网络

    纵观过去两年,“深度学习”领域已经呈现出巨大发展势头。在计算机视觉领域,深度学习已经有了较大进展,其中卷积神经网络是运用最早和最广泛的深度学习模型,所以今天就和大家分享下卷积神经网络的工作原理。 首先来聊聊什么是深度学习? 这是深度学习与传统机器学习的主要区别,也是深度学习的主要特性。 传统机器学习 深度学习 神经网络 在介绍卷积神经网络之前,我们先来了解下神经网络的结构和训练过程。 总结 卷积神经网络在训练过程中可不断调整卷积核的大小,即深度学习当中自主选择特征的过程。由图像卷积操作可知,不同的卷积核对提取不同种类图像的特征,这也反过来验证了深度学习可以自主选择数据特征的特性。 在”深度学习搞一切视觉问题“的趋势下,手写数字的识别、图像分类、图像分割甚至连谷歌围棋AlphaGo都中都看到了卷积神经网络的身影,就让我们共同期待其在物体识别、语音识别、无人驾驶等AI领域的更cool

    64880

    深度卷积对抗生成网络(DCGAN)

    卷积神经网络在有监督学习中的各项任务上都有很好的表现,但在无监督学习领域,却比较少。本文介绍的算法将有监督学习中的CNN和无监督学习中的GAN结合到了一起。 而GAN的基本算法,可以参考对抗神经网络。 GAN无需特定的cost function的优势和学习过程可以学习到很好的特征表示,但是GAN训练起来非常不稳定,经常会使得生成器产生没有意义的输出。 而论文的贡献就在于: 为CNN的网络拓扑结构设置了一系列的限制来使得它可以稳定的训练。 DCGAN的generator网络结构: ? 但我觉得,更大的贡献在于作者对于效果的研究方式,生成模型很难来区分好与坏,而本paper通过探索隐空间,分析网络,比较特征表现能力等一系列手段,证明了DCGAN算法确实是一个强大的算法。

    91980

    深度卷积对抗生成网络(DCGAN)

    卷积神经网络在有监督学习中的各项任务上都有很好的表现,但在无监督学习领域,却比较少。本文介绍的算法将有监督学习中的CNN和无监督学习中的GAN结合到了一起。 而GAN的基本算法,可以参考对抗神经网络。 GAN无需特定的cost function的优势和学习过程可以学习到很好的特征表示,但是GAN训练起来非常不稳定,经常会使得生成器产生没有意义的输出。 而论文的贡献就在于: 为CNN的网络拓扑结构设置了一系列的限制来使得它可以稳定的训练。 DCGAN的generator网络结构: ? 但我觉得,更大的贡献在于作者对于效果的研究方式,生成模型很难来区分好与坏,而本paper通过探索隐空间,分析网络,比较特征表现能力等一系列手段,证明了DCGAN算法确实是一个强大的算法。

    83730

    深度学习 || 24 卷积神经网络

    卷积神经网络——卷积神经网络 卷积神经网络一般由卷积层、汇聚层和全连接层构成。 在全连接前贵神经网络中,如果第 层有 个神经元,第 层有 个神经元, 连接边有 个, 也就是权重矩阵有 个参数。 如果采用卷积来代替全连接,第 层的净输入 为第 层活性值 和 的卷积,即为 其中滤波器 为可学习的权重向量, 为可学习的偏置。 根据卷积的定义,卷积层有两个很重要的性质:局部连接 在卷积层 (假设是第 层)中的每一个神经元都只和下一层(第 层)中某个局部窗口内的神经元相连,构成一个局部连接网络。 如图下图所示, 卷积层和下一层之间的连接数大大减少, 由原来的 个连接变 为 个连接, 为滤波器大小。

    23710

    卷积神经网络 | 深度学习笔记1

    因此接下来就引入卷积神经网络以及卷积神经网络的一些基本概念: 局部感受野(local receptive fields) 权值共享(Shared weights and biases) 池化(pooling 后面更加深入来讲卷积网络。 二、再看卷积神经网络结构 上一节我们感性认识了神经网络的基本结构,这一节更加深度的某些地方定量的来看一下卷积神经网路的结构。 3维排列的:宽度、高度和深度 这里先解释下:一开始的时候我们讲深度,更多的是指代的神经网络的层数,在卷积层这里我们讲深度指的是数据或者filter的第三个维度。 01 卷积卷积层肯定是卷积网络中最重要的一层啦,毕竟叫做卷积神经网络卷积层的参数是有一些可学习的滤波器集合(前面提到过得滑动窗口)构成的。 第一个滤波器的不同深度的分量和输入数据相应深度的分量分别做卷积操作。

    54680

    深度卷积神经网络VGG 学习笔记

    它的主要贡献是解决了网络结构设计的一个重要方面——深度。 A:和AlexNet类似,使用了8个卷积层和3个全连接层,其中卷积层用的都是33的卷积核。 A-LRN:在第1层卷积的时候使用了局部响应归一化(LRN),实际并没有提高网络的性能。 E:在结构D的基础上,stage3,stage4,stage5分别增加一个3*3的卷积层,一共是16个卷积层和3个全连接层。 各个网络所需的参数所占的内存大小,单位(M),如下: ? 第一,我们发现使用局部响应归一化的A-LRN在A的基础上性能并没有很大提升,所以在B-E的网络结构中不再使用; 第二,我们发现top-1和top-5的错误率随着神经网络深度增加而下降。 结论 本文主要展示了深度对于分类网络的重要性。

    58430

    关注

    腾讯云开发者公众号
    10元无门槛代金券
    洞察腾讯核心技术
    剖析业界实践案例
    腾讯云开发者公众号二维码

    相关产品

    • 私有网络

      私有网络

      私有网络(VPC)是基于腾讯云构建的专属网络空间,为您的资源提供网络服务,不同私有网络间完全逻辑隔离。作为隔离网络空间,您可以通过软件定义网络的方式管理您的私有网络 ,实现 IP 地址、子网、路由表等功能的配置管理……

    相关资讯

    热门标签

    活动推荐

      运营活动

      活动名称
      广告关闭

      扫码关注腾讯云开发者

      领取腾讯云代金券