卷積神經網路輸入輸出之間維數變換關係
名言:好記性不如爛筆頭!
input convolution kernel
n*n*c f*f*c (numbers->nc') 輸出
[(n-f+2p)/s+1]* [(n-f+2p)/s+1]*nc'
padding strides
p s
如有不對敬請指正。
相關推薦
卷積神經網路輸入輸出之間維數變換關係
名言:好記性不如爛筆頭!input convolution kerneln*n*c f*f*c (numbers->nc') 輸出
卷積神經網路——輸入層、卷積層、啟用函式、池化層、全連線層
卷積神經網路(CNN)由輸入層、卷積層、啟用函式、池化層、全連線層組成,即INPUT(輸入層)-CONV(卷積層)-RELU(啟用函式)-POOL(池化層)-FC(全連線層) 卷積層 用它來進行特徵提取,如下: 輸入影象是32*32*3,3是它
卷積神經網路的輸出值計算
卷積神經網路的輸出計算 假設有一個7×7×37×7×3的輸入層(補白padding為1), 使用一個3×3×3×23×3×3×2的Filter, 步長(stride)為1進行卷積, 得到一個3×3
使用兩層卷積神經網路來實現手寫數字集(面向物件)
介紹使用卷積神經網路來實現手寫數字集的識別 主要採用面向物件的變成方法實現, 程式碼可以直接執行,分別有訓練模型,儲存模型,和運用儲存好的模型測試單張圖片 import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist i
如何用卷積神經網路CNN識別手寫數字集BaseLine版本 超級小白註釋
如何用卷積神經網路CNN識別手寫數字集? 由於剛剛開始學習機器學習方面的知識,網上很多基礎的教程真的看不懂,所以只能自己一點點摸索,一篇很簡單的程式碼,可能我也要看很久QAQ,原博主的程式碼對於我來說可能還是很懵逼,因此自己加了很多註釋,希望可以幫到和我一樣的
快速理解卷積神經網路的輸入輸出尺寸問題
一般一個神經網路的一層包括一個卷積和一個池化,這裡主要講述對輸入和輸出的尺寸的理解:一、卷積首先input輸入矩陣,weight權值矩陣(濾波器)如下圖429是由weight與input對應位置相乘再相加得到。然後是步長stride和邊界padding像我們在上面看到的一樣,
基於一維卷積神經網路的增強效率BPSK解調器《翻譯》
參考文獻:Zhang M, Liu Z, Li L, et al. Enhanced Efficiency BPSK Demodulator Based on One-Dimensional Convolutional Neural Network[J]. IEEE Access, 2018, PP
[譯]在 Keras 中使用一維卷積神經網路處理時間序列資料
原文地址:Introduction to 1D Convolutional Neural Networks in Keras for Time Sequences 原文作者:Nils Ackermann 譯文出自:掘金翻譯計劃 本文永久連結:github.com/xitu/go
二維卷積神經網路的結構理解
針對這個圖,我們對應著卷積的api函式來說: tf.nn.conv2d(input, filter, strides, padding, use_cudnn_on_gpu=None, name=None) 如上圖: 第一列為一張輸入影象, 大小為7*7*3,
卷積神經網路(CNN)之一維卷積、二維卷積、三維卷積詳解
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
[DeeplearningAI筆記]卷積神經網路4.11一維和三維卷積
4.4特殊應用:人臉識別和神經網路風格轉換 覺得有用的話,歡迎一起討論相互學習~Follow Me 4.11一維和三維卷積 二維和一維卷積 * 對於2D卷積來說,假設原始影象為1
一維卷積神經網路處理序列模型
from keras.datasets import imdb from keras.models import Sequential from keras.layers import Embeddin
3用於MNIST的卷積神經網路-3.4卷積濾波器核的數量與網路效能之間的關係
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
卷積神經網路系列之softmax loss對輸入的求導推導
我們知道卷積神經網路(CNN)在影象領域的應用已經非常廣泛了,一般一個CNN網路主要包含卷積層,池化層(pooling),全連線層,損失層等。雖然現在已經開源了很多深度學習框架(比如MxNet,Caffe等),訓練一個模型變得非常簡單,但是你對損失函式求梯度是怎
高光譜影象輸入卷積神經網路的維度問題
現在處理高光譜影像大多使用3D-CNN,對於高斯光譜資料而言,輸入網路模型的shape是(x,y,z)這種形式,x,y是長寬尺寸,而z是光譜維度,IN資料集一般是200,UP資料集一般是103。keras中Conv2D的輸入張量尺寸:(samples, rows, cols,
Keras學習(四)——CNN卷積神經網路
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
深度學習(十九)基於空間金字塔池化的卷積神經網路物體檢測
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
淺析卷積神經網路的內部結構
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
TensorFlow官方文件樣例——三層卷積神經網路訓練MNIST資料
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
用TensorFlow訓練卷積神經網路——識別驗證碼
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