AlexNet中卷积层的输出_CNN AlexNet卷积层_卷积层作为分类问题的输出层 - 腾讯云开发者社区 - 腾讯云

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由浅入深CNN中卷积层与转置卷积层的关系

导语：转置卷积层（Transpose Convolution Layer）又称反卷积层或分数卷积层，在最近提出的卷积神经网络中越来越常见了，特别是在对抗生成神经网络（GAN）中，生成器网络中上采样部分就出现了转置卷积层...[no padding, no stride的卷积] 通常一层卷积层会包含多个卷积核，代表着卷积层的输出深度，例如下图就是我们经常在论文中看到的深度网络的架构，其中第一层就是卷积层+最大池化层，先不管最大池化层...，至少我们可以明确卷积核的大小是5*5，卷积核个数是16，该层输出的size是18*18。...[论文常见的卷积层] 2.2 带padding的卷积从最简单的卷积动图中我们可以看到，经过卷积操作，输出会比输入要小，但是有时候我们希望输出的size要与输入保持一致，而padding就是为了这个而引入的...转置卷积层最大的用途就是上采样了，刚刚我们说到在正常卷积中stride大于1时我们进行的是等距下采样，会让输出的size比输入小，而转置卷积层我们就会用stride小于1的卷积进行上采样，使输出的size

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keras中的卷积层&池化层的用法

卷积层创建卷积层首先导入keras中的模块 from keras.layers import Conv2D 卷积层的格式及参数： Conv2D(filters, kernel_size, strides...200, 1)) 示例 2 假设我希望 CNN 的下一层级是卷积层，并将示例 1 中构建的层级作为输入。...卷积层中的参数数量取决于filters, kernel_size, input_shape的值 K: 卷积层中的过滤器数量， K=filters F：卷积过滤器的高度和宽度, F = kernal_size...D_in: 上一层级的深度, D_in是input_shape元组中的最后一个值卷积层中的参数数量计算公式为：K * F * F * D_in + K 卷积层的形状卷积层的形状取决于kernal_size..., input_shape, padding, stride的值 K: 卷积层中的过滤器数量，K = filters F: 卷积过滤器的高度和宽度， F = kernal_size H_in: 上一层级的高度

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keras 获取某层输出获取复用层的多次输出实例

所以如果想要得到多个输出中的一个： assert lstm.get_output_at(0) == encoded_a assert lstm.get_output_at(1) == encoded_b...补充知识：kears训练中如何实时输出卷积层的结果？...并没有提供训练时的函数，同时本着不对原有代码进行太大改动。最后实现了这个方法。即新建一个输出节点添加到现有的网络结构里面。 #新建一个打印层。...) #调用tf的Print方法打印tensor方法，第一个参数为输入的x，第二个参数为要输出的参数，summarize参数为输出的元素个数。...以上这篇keras 获取某层输出获取复用层的多次输出实例就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考。

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卷积神经网络的卷积层_卷积神经网络详解

weight中，并生成一个bias；上图详细描述了BN层计算原理以及如何融合卷积层和BN层，这里进行验证：定义三个模型：定义模型1 ：一层卷积层和一层BN层网络 import numpy as...2；模型3为conv，这里我们合并模型1的卷层和BN层，然后用合并后的参数初始化模型3；如果计算没问题的话，那么相同输入情况下，模型2输出手动计算BN后，应该和模型1输出一样，模型1的卷积和bn合并后...这里手动计算模型2的卷积过程，然后和模型2输出进行对比。...：可以换看到模型2输出经过模型1的BN层后，输出和模型1输出一样，误差可以忽略。...合并Conv和BN层在开头图中详细说明了如何合并卷积和BN层，这里把模型1的两层合并为一层，也就是模型3.

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从AlexNet剖析-卷积网络CNN的一般结构

中的卷积层二、池化层与激活层 1.池化层 2.激活层三、全连接层 1.全连接层的作用 2.AlexNet中的全连接层四、Softmax...在这里需要说明一点：卷积核的厚度=被卷积的图像的通道数卷积核的个数=卷积操作后输出的通道数这两个等式关系在理解卷积层中是非常重要的！！...），图像的高宽尺寸如下公式：（5-3+2*0）/1 +1 = 3 所以，卷积后的特征尺寸为：3*3*1（宽/高/通道数） 3.AlexNet中的卷积层：在AlexNet中，卷积层是上图所示的C1...在卷积层中的激活针对的是每一个像素值，比如某卷积层输出中某个通道中i行j列像素值为x，只要这个数x>0，则x=x；x<0，则x=0。...2.AlexNet中的Softmax AlexNet最后的分类数目为1000，也就是最后的输出为1000，输入为4096，中间通过R3链接，R3就是最后一层了，全连接的第3层，所有层数的第8层。

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卷积层与池化层(bn层的原理和作用)

卷积层用来提取特征，而池化层可以减少参数数量。卷积层先谈一下卷积层的工作原理。我们是使用卷积核来提取特征的，卷积核可以说是一个矩阵。...而多个卷积核(一个卷积层的卷积核数目是自己确定的）滑动之后形成的Activation Map堆叠起来，再经过一个激活函数就是一个卷积层的输出了。...后面爆发是因为AlexNet在ImageNet比赛中拔得头筹，硬生生把误差变成去年的一半。从此卷积网络就成了AI的大热点，一大堆论文和网络不断地发挥它的潜能，而它的黑盒性也不断被人解释。...需要注意的是，池化层一般放在卷积层后面。所以池化层池化的是卷积层的输出！...因此，我们查看pool（即池化层的输出）的形状，我暗地里print了一下为[None, 14, 14, 32]，因此pool拉平后，就是[None, 14*14*32, 10]。

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【综述】神经网络中不同种类的卷积层

Convolution 下图是一个单通道卷积操作的示意图： ? 在深度学习中，卷积的目的是从输入中提取有用的特征。...而在CNN中，不同的特征是通过卷积在训练过程中自动学习得到的filter的权重得到的。卷积具有权重共享和平移不变性的优点。下图是一个单filter的卷积的示意图： ?...Grouped Convolutions 组卷积最初是在AlexNet中提出的，之后被大量应用在ResNeXt网络结构中，提出的动机就是通过将feature 划分为不同的组来降低模型计算复杂度。...下图详解了组卷积计算过程。 ? 所谓分组就是将输入feature map的通道进行分组，然后每个组内部进行卷积操作，最终将得到的组卷积的结果Concate到一起，得到输出的feature map。...Channel Shuffle操作主要是为了消除原来Grouped Convolution中存在的副作用，也就是输出feature map的通道仅仅来自输入通道的一小部分，因此每个滤波器组仅限于学习一些特定的特性

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从AlexNet理解卷积神经网络的一般结构

在这里需要说明一点：卷积核的厚度=被卷积的图像的通道数卷积核的个数=卷积操作后输出的通道数这两个等式关系在理解卷积层中是非常重要的！！...），图像的高宽尺寸如下公式：（5-3+2*0）/1 +1 = 3 所以，卷积后的图像尺寸为：3*3*1（宽/高/通道数） AlexNet中的卷积层在AlexNet中，卷积层是上图所示的C1…...（上面这个结论是我猜的）池化层与激活层严格上说池化层与卷积层不属于CNN中的单独的层，也不记入CNN的层数内，所以我们一般直说AlexNet一共8层，有5层卷积层与3层全连接层。...在卷积层中的激活针对的是每一个像素值，比如某卷积层输出中某个通道中i行j列像素值为x，只要这个数x>0，则x=x；x<0，则x=0。...AlexNet中的Softmax AlexNet最后的分类数目为1000，也就是最后的输出为1000，输入为4096，中间通过R3链接，R3就是最后一层了，全连接的第3层，所有层数的第8层。

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卷积神经网络的“封神之路”：一切始于AlexNet

在AlexNet中，第一个卷积层具有特征检测器，其感知场是11*11像素。 AlexNet中的后续卷积层具有三或五个单位宽的感受域。...第一层输出图像的新表示，其中每个“像素”是96个数字的向量（正如我稍后将解释的，这个新表示也按比例缩小了四倍）。这就是AlexNet的第一层。接下来还有四个卷积层，每个层都将前一层的输出作为输入。...显然，如果您尝试识别的类别之一是“草”，草地检测器就是很有用的，而且对识别许多其他类别的目标也很有用。在五层卷积层之后，AlexNet有三层全连接层，就像我们的手写识别网络中的层一样。...不同卷积层之间的差异：共享输入权重我们已经看到卷积层中的特征检测器执行了令人印象深刻的模式识别，但到目前为止，我还没有解释卷积网络实际上是如何工作的。卷积层是一层神经元。...但与上述神经网络不同，卷积层未完全连接。每个神经元仅从前一层中的一小部分神经元获取输入。而且，至关重要的是，卷积网络中的神经元具有共享的输入权重。放大AlexNet第一个卷积层中的第一个神经元。

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卷积神经网络学习路线（四）| 如何减少卷积层计算量，使用宽卷积的好处及转置卷积中的棋盘效应？

前言这是卷积神经网络的学习路线的第四篇文章，这篇文章主要为大家介绍一下如何减少卷积层的计算量，使用宽卷积的好处以及转置卷积中的棋盘效应。如何减少卷积层计算量？...从本系列的前面几篇文章看，减少卷积层的计算量主要有以下几种方法：使用池化操作。在卷积层前使用池化操作降低特征图分辨率。使用堆叠的小卷积核代替大卷积核。VGG16中使用个卷积代替一个卷积。...same方式的填充通常使用0填充的方式对卷积核不满足整除条件的输入特征图进行补全，使得卷积层的输出维度和输入维度一致。...valid方式的填充就是不进行任何填充，在输入特征边缘位置若不足以进行卷积操作，则对边缘信息进行舍弃，因此在步长为1的情况下该填充方式的卷积层输出特征维度可能会略小于输入特征的维度。...附录转置卷积中的棋盘效应参考文章：https://distill.pub/2016/deconv-checkerboard/ 总结今天为大家介绍了减少卷积层计算量的方法，使用宽卷积的优点，以及反卷积中的棋盘效应

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理解卷积神经网络中的输入与输出形状 | 视觉入门

由于input_shape参数中没有batch值，因此在拟合数据时可以采用任何batch大小。而且正如你所见，输出的形状为(None，10，10，64)。...在卷积层上附加全连接(Dense)层我们可以简单地在另一个卷积层的顶部添加一个卷积层，因为卷积的输出维度数与输入维度数相同。通常，我们在卷积层的顶部添加Dense层以对图像进行分类。...但是，Dense层需要形状为(batch_size，units)的数据。卷积层的输出是4D的数组。因此，我们必须将从卷积层接收的输出的尺寸更改为2D数组。 ?...我们可以通过在卷积层的顶部插入一个Flatten层来做到这一点。Flatten层将3维图像变形成一个维。...要在CNN层的顶部添加一个Dense层，我们必须使用keras的Flatten层将CNN的4D输出更改为2D。

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【卷积神经网络-进化史】从LeNet到AlexNet一切的开始( LeNet)王者回归(AlexNet)Refenence

输入尺寸：32*32 卷积层：3个降采样层：2个全连接层：1个输出：10个类别（数字0-9的概率）因为LeNet可以说是CNN的开端，所以这里简单介绍一下各个组件的用途与意义。...二维卷积在图像中的效果就是: 对图像的每个像素的邻域（邻域大小就是核的大小）加权求和得到该像素点的输出值。...不同的卷积核能够提取到图像中的不同特征，这里有在线demo，下面是不同卷积核得到的不同的feature map，以C1层进行说明：C1层是一个卷积层，有6个卷积核（提取6种局部特征），核大小为5*5...S2层是6个14*14的feature map，map中的每一个单元于上一层的 2*2 领域相连接，所以，S2层是C1层的1/4。...然而，AlexNet 提出了一个非常有效的模型组合版本，它在训练中只需要花费两倍于单模型的时间。这种技术叫做Dropout，它做的就是以0.5的概率，将每个隐层神经元的输出设置为零。

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卷积神经网络学习路线（一）| 卷积神经网络的组件以及卷积层是如何在图像中起作用的？

卷积神经网络的组件从AlexNet在2012年ImageNet图像分类识别比赛中以碾压性的精度夺冠开始，卷积神经网络就一直流行到了现在。...卷积层卷积层(Convolution Layer)是卷积神经网络的核心组件，它的作用通常是对输入数据进行特征提取，通过卷积核矩阵对原始数据中隐含关联性进行抽象。原始的二维卷积算子的公式如下： ?...设卷积核大小是，每个输出通道的特征图大小是，则该层每个样本做一次前向传播时卷积层的计算量(Calculations)是。而卷积核的学习参数(Params)为。定义卷积层的计算量核参数量比值为。...从这里可以看出，卷积层的输出特征图分辨率越大，CPR越高，也即是说参数利用率越高。总结一下，卷积层的优点在于局部连接（有助于减少参数量）和权值共享。...对于卷积层来讲，如果卷积核大小为那么每个神经元只需要和原始图像中的一个的局部区域连接，所以一共只有个连接。可以看到通过局部连接，卷积层的参数量减少了很多。权值共享：在上面的局部连接中，一个有个参数。

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从AlexNet到残差网络，理解卷积神经网络的不同架构

但是如果使用卷积神经网络，从头训练网络的任务可以使用 ImageNet 等大型数据集。其背后的原因是神经元之间的参数共享和卷积层中的稀疏连接。...在该网络中，ReLu 层在每个卷积和全连接层的后面。该架构解决的另一个问题是在每个全连接层后面使用一个 Dropout 层，从而减少过拟合。...它通过相继使用多个 3x3 卷积核大小的滤波器取代大尺寸卷积核滤波器（第一个和第二个卷积层分别有 11 个和 5 个滤波器）实现了优于 AlexNet 的性能。...这里，我们假设层的输入和输出通道数量都为 C。此外，3X3 卷积核可以保留图像更精细的特征。下表展示了该网络的架构。...例如，在 VGG 中一个具备 3x3 卷积核的卷积层拥有 512 个输入通道和 512 个输出通道，计算量级为 9x512x512。

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Github项目推荐 | Keract - Keras中的激活映射（层输出）和渐变

pip install keract 这是获取Keras模型（LSTM，转换网......）中每一层的激活（输出）和渐变的一个简单方法。...get_activations get_gradients_of_trainable_weights get_gradients_of_activations get_activations 获取激活（每层的输出...输出以字典形式呈现，包含输入x的每个model层的激活： { 'conv2d_1/Relu:0': np.array(...), 'conv2d_2/Relu:0': np.array(...),...键是层的名称，值是给定输入x对应的层的输出。获得权重梯度 model是一个keras.models.Model对象。 x输入数据（numpy数组）。 Keras约定。...以下是使用VGG16的另一个例子： cd examplespython vgg16.py ? 一只猫 ? VGG16的第一个卷积层的输出。

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AlexNet算法入门

AlexNet算法入门引言AlexNet是深度学习领域中的经典卷积神经网络（CNN）模型之一，由Alex Krizhevsky等人提出，并在2012年的ImageNet图像识别竞赛中取得了重大突破。...本文将介绍AlexNet的基本结构和关键特点，帮助读者深入了解这一算法。AlexNet的结构AlexNet主要由五个卷积层、三个全连接层和一层softmax分类器组成。...它的结构如下：输入层：接收输入图像的像素值。卷积层：使用不同的卷积核提取图像的特征。汇聚层：将卷积层的输出进行降采样，减少参数数量和计算量。全连接层：将汇聚层的输出通过全连接层进行特征提取和分类。...分类器：使用softmax函数对输出进行分类。AlexNet的关键特点大规模卷积核和深层网络结构：AlexNet使用了一系列的卷积层和汇聚层，每个卷积层使用了大规模的卷积核。...该模型包含了卷积层、汇聚层、全连接层和分类器，用于图像分类任务。模型的输入为224×224的RGB图像，输出为1000维的向量，表示1000个不同的类别。

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深入理解卷积层，全连接层的作用意义「建议收藏」

理解2：从卷积网络谈起，卷积网络在形式上有一点点像咱们正在召开的“人民代表大会制度”。卷积核的个数相当于候选人，图像中不同的特征会激活不同的“候选人”（卷积核）。...全连接层就是这个蚂蚁大会~ 理解4：例如经过卷积，relu后得到3x3x5的输出。那它是怎么样把3x3x5的输出，转换成1×4096的形式？很简单,可以理解为在中间做了一个卷积。...从上图我们可以看出，我们用一个3x3x5的filter 去卷积激活函数的输出，得到的结果就是一个fully connected layer 的一个神经元的输出，这个输出就是一个值。...我们实际就是用一个3x3x5x4096的卷积层去卷积激活函数的输出。...以VGG-16再举个例子吧，对224x224x3的输入，最后一层卷积可得输出为7x7x512，如后层是一层含4096个神经元的FC，则可用卷积核为7x7x512x4096的全局卷积来实现这一全连接运算过程

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深度学习500问——Chapter04：经典网络解读（1）

两个网络结构最大的不同在于，ZFNet第一层卷积采用了的卷积核替代了AlexNet中第一层卷积核的卷积核。...图4.5中ZFNet相比于AlexNet在第一层输出的特征图中包含更多中间频率的信息，而AlexNet第一层输出的特征图大多是低频或高频的信息，对中间频率特征的缺失导致后续网络层次如图4.5（c）能够学习到的特征不够细致...，而导致这个问题的根本原因在于AlexNet在第一层中采用的卷积核和步长过大。 ...图4.5 （a）ZFNet第一层输出的特征图（b）AlexNet第一层输出的特征图（c）AlexNet第二层输出的特征图（d）ZFNet第二层输出的特征图表4.3 ZFNet网络参数配置卷积层与AlexNet...卷积层采用了步长2的卷积核，区别于AlexNet中的卷积核步长，所以输出的维度有所差异。

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创建网络模型，灵活运用(卷积层、池化层、全连接层)时的参数

1 问题我们知道，在学习深度学习的过程中，搭建网络是我们必须要掌握的，在搭建网络的过程中，我们也遇到了很很多的问题，为什么要使用卷积层，卷积层的参数我们应该怎么去定义，以及为什么要去用池化，池化的参数又该怎么去定义...:输入的维度 out_channels:输出的维度 kernel_size:卷积核大小 stride:卷积核每步移动的距离，默认是1 padding:边缘填充，默认是0 2.2 池化层池化层是降低数据特征的维度...在这层中通常使用较多的是MaxPool2d和AvgPool2d,区别在于使用卷积核进行运算时，是采取最大值还是平均值。以MaxPool2d为例，在下述矩阵中采用大小为二的卷积核，输出如下。...pytorch中给定的池化层函数中，卷积核尺寸是没有默认值的，其余的均用，常用的参数如下： stride:卷积核移动的步长，默认为None（即卷积核大小） padding：输入矩阵进行填充，默认为0 2.3...全连接层全连接层基本上用来作为模型的最后一层，是将每个神经元与所用前后的神经元进行连接，得到图像的特征信息输出。

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手撕 CNN 经典网络之 AlexNet（理论篇）

ReLU：将卷积层输出的FeatureMap输入到ReLU函数中。局部响应归一化：局部响应归一化层简称LRN，是在深度学习中提高准确度的技术方法。一般是在激活、池化后进行。...ReLU：将卷积层输出的FeatureMap输入到ReLU函数中。将输出其分成两组，每组FeatureMap大小是13x13x192，分别位于单个GPU上。...ReLU：将卷积层输出的FeatureMap输入到ReLU函数中。...ReLU：将卷积层输出的FeatureMap输入到ReLU函数中。池化：使用3x3，stride=2的池化单元进行最大池化操作（max pooling）。...在AlexNet网络中，对于卷积层，FLOPS=num_params∗(H∗W)。其中num_params为参数数量，H*W为卷积层的高和宽。对于全连接层，FLOPS=num_params。

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