如何確定卷積神經網路的卷積核大小、卷積層數、每層map個數

阿新 • • 發佈：2019-01-11

卷積核大小卷積層數確定的原則是 長而深，不知道怎麼就選3*3 三層3*3的卷積效果和一層7*7的卷積效果一致，我們知道一次卷積的複雜度是卷積長寬*影象長寬，3次卷積的複雜度為3*（3*3）*影象長寬《（7*7）*影象長寬，既然效果一樣，那當然選多次小卷積啊。

卷積層數設定，選最好效能的那個模型，它是幾層那就設定幾層。這個是訓練資料，啟用函式，梯度更新演算法等多方面的影響，也不是簡單就試出來的。

卷積核數目設定

按照16的倍數倍增，結合了gpu硬體的配置。

由於計算機視覺的大紅大紫，二維卷積的用處範圍最廣。因此本文首先介紹二維卷積，之後再介紹一維卷積與三維卷積的具體流程，並描述其各自的具體應用。 1. 二維卷積圖中的輸入的資料維度為14×1414×14，過濾器大小為5×55×5，二者做卷積，輸出的資料維度為10×1

1.前言傳統的CNN網路只能給出影象的LABLE，但是在很多情況下需要對識別的物體進行分割實現end to end，然後FCN出現了，給物體分割提供了一個非常重要的解決思路，其核心就是卷積與反捲積，所以這裡就詳細解釋卷積與反捲積。對於1維的卷積，公式（離散

4.1卷積神經網路覺得有用的話,歡迎一起討論相互學習~Follow Me 1.4Padding 一張6∗66∗6大小的圖片，使用3∗33∗3的卷積核設定步長為1，經過卷積操作後得到一個

本篇部落格主要內容參考圖書《神經網路與深度學習》，李航博士的《統計學習方法》National Taiwan University (NTU)李巨集毅老師的《Machine Learning》的課程，在下文中如果不正確的地方請積極指出。如果喜歡請點贊

#!/usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*- import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data # numb

本文主要是實現了一個簡單的卷積神經網路,並對卷積過程中的提取特徵進行了視覺化. 　　卷積神經網路最早是為了解決影象識別的問題,現在也用在時間序列資料和文字資料處理當中,卷積神經網路對於資料特徵的提取不用額外進行,在對網路的訓練的過程當中,網路會自動提

卷積神經網路的卷積核大小、卷積層數、每層map個數都是如何確定下來的呢？看到有些答案是剛開始隨機初始化卷積核大小，卷積層數和map個數是根據經驗來設定的，但這個裡面應該是有深層次原因吧，比如下面的手寫字卷積神經網路結構圖1，最後輸出為什麼是12個map，即輸出12個特徵？

卷積核大小卷積層數確定的原則是長而深，不知道怎麼就選3*3 三層3*3的卷積效果和一層7*7的卷積效果一致，我們知道一次卷積的複雜度是卷積長寬*影象長寬，3次卷積的複雜度為3*（3*3）*影象長寬《（7*7）*影象長寬，既然效果一樣，那當然選多次小卷積啊。卷積

假設輸入資料的格式是[?,28,28,16],卷積核的尺寸是[3,3,16,32] 輸入資料的格式的含義是： &

大家還是去看原文好，作者的文章都不錯： https://zhuanlan.zhihu.com/p/28749411 https://www.zhihu.com/people/professor-ho/posts 一、卷積只能在同一組進行嗎？-- Group convo

文章轉自：https://www.leiphone.com/news/201708/0rQBSwPO62IBhRxV.html 從2012年的AlexNet發展至今，科學家們發明出各種各樣的CNN模型，一個比一個深，一個比一個準確，一個比一個輕量。我下面會對近幾年一些具有變革性的工作進行簡單盤點

程式碼： #-*- coding:utf-8 -*- #實現簡單卷積神經網路對MNIST資料集進行分類：conv2d + activation + pool + fc import csv import tensorflow

卷積神經網路中卷積核的作用是提取影象更高維的特徵，一個卷積核代表一種特徵提取方式，對應產生一個特徵圖，卷積核的尺寸對應感受野的大小。經典的卷積示意圖如下： 5*5的影象使用3*3的卷積核進行卷積，結果產生3*3（5-3+1）的特徵影象。卷積核的大小一般是（2n+1

前言在介紹卷積神經網路中的1x1卷積之前，首先回顧卷積網路的基本概念[1]。卷積核（convolutional kernel）：可以看作對某個區域性的加權求和；它是對應區域性感知，它的原理是在觀察某個物體時我們既不能觀察每個畫素也不能一次觀察整體，而是

本文主要介紹使用keras實現CNN對手寫資料集進行分類。示例程式碼： import numpy as np from keras.datasets import mnist from keras.utils import np_utils from keras.models impo

原文地址：http://blog.csdn.net/hjimce/article/details/50187655 作者：hjimce 一、相關理論本篇博文主要講解大神何凱明2014年的paper：《Spatial Pyramid Pooling in Dee

提到卷積神經網路（CNN），很多人的印象可能還停留在黑箱子，輸入資料然後輸出結果的狀態。裡面超級多的引數、眼花繚亂的命名可能讓你無法短時間理解CNN的真正內涵。這裡推薦斯坦福大學的CS231n課程，知乎上有筆記的中文翻譯。如果你需要更淺顯、小白的解釋，可以讀讀看本文。文章大部分理解都源自於CS3

上篇部落格根據TensorFlow官方文件樣例實現了一個簡單的單層神經網路模型，在訓練10000次左右可以達到92.7%左右的準確率。但如果將神經網路的深度拓展，那麼很容易就能夠達到更高的準確率。官方中文文件中就提供了這樣的樣例，它的網路結構如

需要用到的包：numpy、tensorflow、captcha、matplotlib、PIL、random import numpy as np import tensorflow as tf # 深度學習庫 from captcha.image import ImageCaptcha

卷積神經網路（CNN）在語音識別中的應用作者：侯藝馨前言總結目前語音識別的發展現狀，dnn、rnn/lstm和cnn算是語音識別中幾個比較主流的方向。2012年，微軟鄧力和俞棟老師將前饋神經網路FFDNN（Feed Forward Deep Neural Network）引入到聲學模