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卷积神经网络多少层合适
卷积神经网络
的模型有哪些
答:
1、LeNet-5模型 在CNN的应用中,文字识别系统所用的LeNet-5模型是非常经典的模型。LeNet-5模型是1998年,Yann LeCun教授提出的,它是第一个成功大规模应用在手写数字识别问题的
卷积神经网络
,在MNIST数据集中的正确率可以高达99.2%。LeNet-5模型一共有7层,每层包含众多参数,也就是卷积神经网络中...
可以三个卷积层结合
吗
答:
可以三个卷积层结合
。在神经网络的设计中,经常会出现多个卷积层堆叠的情况,以获得不同尺度的特征,再把这些特征结合起来,得到的特征往往比使用单一卷积核的要好。所以是可以三个卷积层结合的。
构建ResNet
卷积神经网络
答:
在残差神经网络出现之前,
最深的深度神经网络只有二三十层左右,这该神经网络却可以在实验中轻松达到上百层甚至上千层
,另外不会占用过多训练时间,也正因如此,图像识别准确率有了显著增强。此模型更是在同年的ImageNet大赛中,获得图像分类、定位、检测三个项目的冠军。在国际大赛上取得如此优异的成绩,...
深度学习之
卷积神经网络
经典模型
答:
最后一层,也就是第七层,为了得到输出向量,设置了十个神经元来进行分类,相当于输出一个包含十个元素的一维数组,向量中的十个元素即0到9。 AlexNet模型 AlexNet简介 2012年Imagenet图像识别大赛中,Alext提出的alexnet网络模型一鸣惊人,引爆了神经网络的应用热潮,并且赢得了2012届图像识别大赛的冠军,这也使得
卷积神经网
...
卷积神经网络
为什么最后接一个全连接层
答:
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。有多少种分类就训练
多少层
,这十个数字就是对应的概率或者叫置信度。
简述
卷积神经网络
的结构
答:
在经过多轮
卷积层
和池化层处理之后,在
卷积神经网络
的最后一般会由1到2个全连接层来给出最后的分类结果。经过几轮的卷积层和池化层的处理之后,可以认为图像中的信息已被抽象成了信息含量更高的特征。5、Softmax层。Softmax层主要用于分类问题。经过Softmax层,可以得到当前样例中属于不同种类的概率分布...
卷积神经网络
包括哪
几层
答:
卷积神经网络
的基本结构由以下几个部分组成:输入层,
卷积层
,池化层,激活函数层和全连接层。我们在卷积神经网络中使用奇数高宽的核,比如3×3,5×5的卷积核,对于高度(或宽度)为大小为2k+1的核,令步幅为1,在高(或宽)两侧选择大小为k的填充,便可保持输入与输出尺寸相同。什么不是卷积神经网络...
卷积神经网络
的
卷积层
、激活层、池化层、全连接层
答:
数据输入的是一张图片(输入层),CONV表示
卷积层
,RELU表示激励层,POOL表示池化层,Fc表示全连接层 全连接
神经网络
需要非常多的计算资源才能支撑它来做反向传播和前向传播,所以说全连接神经网络可以存储非常多的参数,如果你给它的样本如果没有达到它的量级的时候,它可以轻轻松松把你给他的样本全部都记下来,这会出现过...
“深度学习”和“多层
神经网络
”的区别
答:
传统意义上的多层神经网络是只有输入层、隐藏层、输出层。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...
神经网络:
卷积神经网络
(CNN)
答:
1)Hopfield网络,典型的反馈网络,结构单层,有相同的单元组成 2)反向传播网络,前馈网络,结构多层,采用最小均方差的纠错学习规则,常用于语言识别和分类等问题 3)Kohonen网络:典型的自组织网络,由输入层和输出层构成,全连接 4)ART网络:自组织网络 深度神经网络: Convolutional Neural Networks(CNN)
卷积神经网络
Recurrent...
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