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卷积层越多越好吗
卷积
是什么意思?
答:
卷积优秀的特性是它可以与时域或空域的移位很好地一起工作,使得卷积成为信号处理的重要手段之一。卷积可以理解为信号处理中的全局匹配,它的主要优势在于用少量的参数,去学习复杂的特征。在深度卷积神经网络中,
卷积层
是网络的核心层次之一,通过卷积运算可以将输入的高维数据转换成低维并且更具有代表性的...
“深度学习”和“多层神经网络”的区别
答:
其中隐藏层的层数根据需要而定,没有明确的理论推导来说明到底多少层合适。而深度学习中最著名的卷积神经网络CNN,在原来多层神经网络的基础上,加入了特征学习部分,这部分是模仿人脑对信号处理上的分级的。具体操作就是在原来的全连接的层前面加入了部分连接的
卷积层
与降维层,而且加入的是一个层级。输入...
“深度学习”和“多层神经网络”的区别
答:
其中隐藏层的层数根据需要而定,没有明确的理论推导来说明到底多少层合适。而深度学习中最著名的卷积神经网络CNN,在原来多层神经网络的基础上,加入了特征学习部分,这部分是模仿人脑对信号处理上的分级的。具体操作就是在原来的全连接的层前面加入了部分连接的
卷积层
与降维层,而且加入的是一个层级。
为什么要采用最大池化层对特征图进行下采样?
答:
请注意,最大池化不是实现下采样的唯一方法。我们还可以在前一个
卷积层
中使用步幅stride来实现。此外,我们也可以使用平均池化来代替最大池化,其方法是将每个局部的输入图块变换为取该图块各通道的平均值而不是最大值。但是最大池化的效果往往比这些替代方法更好。简而言之,原因在于特征中往往编码了...
深度学习之
卷积
神经网络经典模型
答:
虽然VGG网络已经诞生
好
几年了,但是很多其他网络上效果并不是很好地情况下,VGG有时候还能够发挥它的优势,让人有意想不到的收获。 与AlexNet网络非常类似,VGG共有五个
卷积层
,并且每个卷积层之后都有一个池化层。当时在ImageNet大赛中,作者分别尝试了六种网络结构。这六种结构大致相同,只是层数不同,少则11层,多达...
卷积
神经网络为什么最后接一个全连接层
答:
但是全连接的参数实在是太多了,你想这张图里就有20*12*12*100个参数,前面随便一
层卷积
,假设卷积核是7*7的,厚度是64,那也才7*7*64,所以现在的趋势是尽量避免全连接,目前主流的一个方法是全局平均值。也就是最后那一层的feature map(最后一层卷积的输出结果),直接求平均值。有多少种分类...
卷积
神经网络参数解析
答:
机器学习中用来防止过拟合的方法有哪些?[8] Neural Networks for Machine Learning by Geoffrey Hinton .[9] 如何确定卷积神经网络的卷积核大小、
卷积层数
、每层map个数 [10] 卷积神经网络的卷积核大小、卷积层数、每层map个数都是如何确定下来的呢?
CNN 中,1X1
卷积
核到底有什么作用
答:
1*1卷积的主要作用有以下几点:1、降维( dimension reductionality )。比如,一张500 * 500且厚度depth为100 的图片在20个filter上做1*1的卷积,那么结果的大小为500*500*20。2、加入非线性。
卷积层
之后经过激励层,1*1的卷积在前一层的学习表示上添加了非线性激励( non-linear activation ),...
卷积
对于什么领域或行业具有重要意义?
答:
3.自然语言处理:卷积神经网络在自然语言处理领域也取得了显著的成果,如文本分类、情感分析、命名实体识别等任务。
卷积层
可以帮助模型捕捉到文本中的局部依赖关系,从而提高模型的性能。4.推荐系统:卷积神经网络在推荐系统中也有广泛应用,用于捕捉用户和物品之间的交互特征。通过卷积操作,模型可以更好地理解...
卷积
计算过程有哪些注意事项?
答:
3. 步长(stride):步长决定了滤波器在输入数据上移动的距离。较大的步长可以减少计算量,但可能会丢失一些重要的信息。4. 填充(padding):填充是在输入数据周围添加额外的像素,以保持输出数据的尺寸。适当的填充可以帮助模型更
好
地学习边缘信息。5. 激活函数:
卷积层
的输出通常会经过一个激活函数,如...
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