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卷积神经网络算法的优缺点
卷积神经网络的缺点
答:
卷积神经网络的缺点如下:
1、卷积神经网络中每层卷积层由若干卷积单元组成,每个卷积单元的参数都是通过反向传播算法最佳化得到的
。卷积运算的目的是提取输入的不同特征,第一层卷积层可能只能提取一些低级的特征如边缘、线条和角等层级,更多层的网路能从低级特征中迭代提取更复杂的特征。2、这一结构使得...
为什么
卷积神经
网路是稀疏的?
答:
这种稀疏性有两大优势。首先,
它极大地减少了神经元之间的权值数量,从而降低了模型的复杂性和训练所需的计算资源
。这使得CNN在处理高维图像数据时,能够以较低的计算成本捕捉到局部特征,如边缘、纹理和形状,从而在图像识别和计算机视觉任务中表现出色。其次,这种稀疏连接使得CNN对输入数据的局部变化具有一...
请简述影响
卷积神经网络
卷积层环节的影响要素,
及其
影响的原因。
答:
2、从卷积神经网络自身的角度考虑,其在卷积层之间采用了共享参数,使得计算过程中对于计算资源的占用大大缩小
,同时也在训练参数方面实现了有效的简化,
提升了整体运算过程的效率
。除此以外,此种计算方式几乎不需要对图像展开预处理或者特征值提取操作,这也成为卷积神经网络在图像识别领域优于其他算法的显著...
哪个
神经网络
层可用于减少输入数据的维度
答:
2、表征学习 作为深度学习的代表算法,卷积神经网络具有表征学习能力,即能够从输入信息中提取高阶特征
。具体地,卷积神经网络中的卷积层和池化层能够响应输入特征的平移不变性,即能够识别位于空间不同位置的相近特征。能够提取平移不变特征是卷积神经网络在计算机视觉问题中得到应用的原因之一。
神经网络:
卷积神经网络
(CNN)
答:
神经网络特别适用于下列情况的分类问题:
1) 数据量比较小,缺少足够的样本建立模型 2) 数据的结构难以用传统的统计方法来描述 3) 分类模型难以表示为传统的统计模型
缺点: 1)
需要很长的训练时间
,因而对于有足够长训练时间的应用更合适。 2) 需要大量的参数,这些通常主要靠经验确定,如网络拓扑或“结构”。 3...
一文看懂
卷积神经网络
-CNN(基本原理+独特价值+实际应用)
答:
那么我们可以很自然的想到:可以不可以模仿人类大脑的这个特点,构造多层的
神经网络
,较低层的识别初级的图像特征,若干底层特征组成更上一层特征,最终通过多个层级的组合,最终在顶层做出分类呢? 答案是肯定的,这也是许多深度学习
算法
(包括CNN)的灵感来源。 典型的 CNN 由3个部分构成:
卷积
层 池化层 全连接层 如果简单...
卷积神经网络
原理
答:
1. 定义
卷积神经网络
(Convolutional Neural Networks, CNN)是一类包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络(Feedforward Neural Networks),是深度学习(deep learning)的代表
算法
之一 。卷积神经网络具有表征学习(representation learning)能力,能够按其阶层结构对输入信息进行平移不变分类(shift-invariant...
卷积神经网络
是干嘛的
答:
卷积神经网络
仿造生物的视知觉(visual perception)机制构建,可以进行监督学习和非监督学习,其隐含层内的卷积核参数共享和层间连接的稀疏性使得卷积神经网络能够以较小的计算量对格点化(grid-like topology)特征,例如像素和音频进行学习、有稳定的效果且对数据没有额外的特征工程(feature engineering)要求。
深度学习之
卷积神经网络
经典模型
答:
此外,增加
网络
尺寸也带来了对计算资源侵占过多
的缺点
。为了保证计算资源充分利用的前提下去提高整个模型的性能,作者使用了Inception模型,这个模型在下图中有展示,可以看出这个有点像金字塔的模型在宽度上使用并联的不同大小的
卷积
核,增加了卷积核的输出宽度。因为使用了较大尺度的卷积核增加了参数。使用了1*1的卷积核...
卷积神经网络
有哪些改进的地方
答:
卷积神经网络的
研究的最新进展引发了人们完善立体匹配重建热情。从概念看,基于学习
算法
能够捕获全局的语义信息,比如基于高光和反射的先验条件,便于得到更加稳健的匹配。目前已经探求一些两视图立体匹配,用神经网络替换手工设计的相似性度量或正则化方法。这些方法展现出更好的结果,并且逐步超过立体匹配领域的...
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