關於卷積網路特點以及實現的總結

阿新 • • 發佈：2020-10-12

1 卷積網路的核心是：可以約減不必要的權值連線，引入稀疏或區域性連線，帶來權值共享策略大大地減少引數量相對的提升了資料量，從而可以避免過擬合；具有平移不變性，魯棒性較好。卷積引數：stride：指的是視窗從當前位置到下一個位置，跳過的中間資料個數 zeropadding：將原始資料的周邊補上0值的圈數。

2 卷積之後進行池化操作：可以降低空間維度，減少計算量，刻畫平移不變特性；可以約減下一層的輸入維度（最大池化，平均池化，範數池化，對數概率池化以及空域金字塔池化，其中空域金字塔池化能夠將任何尺度的影象的卷積特徵轉化成相同維度） 3 啟用函式：非線性操作，通過彎曲或扭曲實現表徵能力的提升 4批量歸一化：優化操作，減少訓練過程中的不穩定性卷積網路型別：分類網路——LeNet5回答what問題；目標檢測網路——fasterR-CNN回答where問題

關於卷積網路特點以及實現的總結

1 卷積網路的核心是：可以約減不必要的權值連線，引入稀疏或區域性連線，帶來權值共享策略大大地減少引數量相對的提升了資料量，從而可以避免過擬合；

圖卷積網路（GCN）python實現

資料集為cora資料集，cora資料集由機器學習論文組成，共以下7類：基於案例遺傳演算法

卷積網路實現cifar資料集分類

import tensorflow as tf import os import numpy as np from matplotlib importpyplot as plt from tensorflow.keras.layers import Conv2D,BatchNormalization,Activation,MaxPool2D,Dropout,Flatten,Dense

卷積圖解_深入解讀反捲積網路（附實現程式碼）

技術標籤：卷積圖解一、反捲積的基本概念反捲積網路在許多領域諸如卷積網路視覺化（參考卷積神經網路視覺化的探索）、語義分割（參考Michael：一文弄懂文字檢測演算法Corner（附原始碼））有應用。

自然語言處理--keras實現一維卷積網路對IMDB 電影評論資料集構建情感分類器

技術標籤：自然語言處理卷積神經網路python情感分析nlp 為什麼在 NLP 分類任務中選擇 CNN 呢？ 1.CNN神經網路可以像處理影象一樣處理文字並“理解”它們 2.主要好處是高效率 3.在許多方面，由於池化層和卷積核大

keras訓練淺層卷積網路並儲存和載入模型例項

這裡我們使用keras定義簡單的神經網路全連線層訓練MNIST資料集和cifar10資料集：

用於視訊行為識別的雙流卷積網路

論文原稱：Simonyan K, Zisserman A. Two-stream convolutional networks for action recognition in videos[C]//Advances in neural information processing systems. 2014: 568-576

如何在圖資料庫中訓練圖卷積網路模型

在圖資料庫中訓練GCN模型，可以利用圖資料庫的分散式計算框架現實應用中大型圖的可擴充套件解決方案

卷積網路的學習（卷積核，通道，padding，stride等概念）

1 卷積網路的核心是：可以約減不必要的權值連線，引入稀疏或區域性連線，帶來權值共享策略大大地減少引數量相對的提升了資料量，從而可以避免過擬合；具有平移不變性，魯棒性較好。

TensorFlow人工智慧入門教程之十三 RCNN 區域卷積網路（視訊偵測分析人臉偵測區域檢測）...

2019獨角獸企業重金招聘Python工程師標準>>> 這一章我們介紹一個網路模型比較有用常用而且實用，被各大企業創業公司經常用到的，就是RCNN R 代表Region 區域，就是輸出是一個區域範圍以

卷積網路深度可分離卷積

深度可分離卷積 = 深度卷積(Depthwise Convolution) + 逐點卷積(Pointwise Convolution)。深度卷積

影象處理之卷積模式及C++實現

1. 卷積的三種模式深度學習框架中通常會實現三種不同的卷積模式，分別是 SAME、VALID、FULL。這三種模式的核心區別在於卷積核進行卷積操作的移動區域不同，進而導致輸出的尺寸不同。我們以一個例子來看這三種模式的

如何使用圖卷積網路對圖進行深度學習

在高度複雜的資訊圖結構上進行機器學習是困難的。圖卷積GCN是一種神經網路，可以被用於直接在圖上進行工作，同時也藉助了他們的結構資訊。

自動除錯用於移動GPU的卷積網路

自動除錯用於移動GPU的卷積網路對特定裝置進行自動除錯對於獲得最佳效能至關重要。這是有關如何除錯整個卷積網路的說明文件。

卷積網路可解釋性復現 | Grad-CAM | ICCV | 2017

覺得本文不錯的可以點個贊。有問題聯絡作者微信cyx645016617，之後主要轉戰公眾號，不在部落格園和CSDN更新。

帶你換個角度理解圖卷積網路

摘要：本文帶大家從另一個角度來理解和認識圖卷積網路的概念。本文分享自華為雲社群《技術綜述十二：圖網路的基本概念》，原文作者：一笑傾城。

AlphaFold2 成功祕訣：注意力機制取代卷積網路，預測準確性提升超 30%

最近，DeepMind 開源 AlphaFold2，讓學術圈再一次沸騰了。這意味著，對於普通研究人員而言曾需要花幾年時間才能破解的蛋白質結構，現在用 AlphaFold2 幾小時就能算出來了！

全卷積網路FCN

1，全卷積網路（FCN）的簡單介紹 1.1 CNN與FCN的比較　　CNN：在傳統的CNN網路中，在最後的卷積層之後會連線上若干個全連線層，將卷積層產生的特徵圖（feature map）對映成為一個固定長度的特徵向量。一般的CNN結構

深度卷積網路：例項探究

經典網路我們需要了解幾個經典的神經網路結構，分別是LeNet-5網路、AlexNet和VGGNet

全卷積網路

全卷積網路 FCN的概念由Jonathan Long等人在2015年發表的論文中首次提出，用於語義分割（根據影象所屬物體的類別對影象中的每個畫素點進行分類的任務）。作者指出，可以用卷積層代替CNN頂部的密集層。