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卷积神经网络多少层合适
多层
神经网络
解决哪些问题
答:
多层
神经网络
解决提着非线性的问题,包括分类和回归问题
卷积神经网络
结构由哪几部分组成
答:
二、池化层 池化层本质上是下采样,利用图像局部相关性的原理(认为最大值或者均值代表了这个局部的特征),对图像进行子抽样,可以减少数据处理量同时保留有用信息。这里池化有平均池化,L2范式池化,最大池化,经过实践,最大池化的效果要好于平均池化(平均池化一般放在
卷积神经网络
的最后一层),最大...
构建ResNet
卷积神经网络
答:
2015年,微软亚洲研究院的何凯明团队发布了一种特殊的
卷积神经网络
——残差神经网络(ResNet)。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...
深度学习 l2正则化是逐层加还是最后一起加
答:
逐
层
加。因为正则化是对每一层权重进行的
神经网络
原理
答:
并且构建‘伪特征项’可有多个层次(即‘隐
层神经
元’可以有多层,默认是1层),并且每个层次可以有多个神经元(默认是100)。最终由数学优化算法计算,得到输出,即预测项。神经网络(neural network)是一种模拟人脑神经思维方式的数据模型,神经网络有多种,包括BP神经网络、
卷积神经网络
,多层感知器MLP...
卷积神经网络
答:
可见,我们可以通过更深的
卷积神经网络
使特征图中单个元素的感受野变得更加广阔,从而捕捉输入上更大尺寸的特征。 4、填充和步幅 我们介绍
卷积层
的两个超参数,即填充和步幅,它们可以对给定形状的输入和卷积核改变输出形状。 4.1 填充(padding) 是指在输入高和宽的两侧填充元素(通常是0元素),图2里我们在原输入高...
“深度学习”和“多层
神经网络
”的区别
答:
广义上说深度学习的网络结构也是多层神经网络的一种。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...
一文看懂四种基本的
神经网络
架构
答:
卷积神经网络
与普通神经网络的区别在于,卷积神经网络包含了一个由
卷积层
和子采样层构成的特征抽取器。在卷积神经网络的卷积层中,一个神经元只与部分邻
层神经
元连接。在CNN的一个卷积层中,通常包含若干个特征平面(featureMap),每个特征平面由一些矩形排列的的神经元组成,同一特征平面的神经元共享权值,这里共享的权值就...
卷积神经网络
的
卷积层
如何提取特征?
答:
提取特征不一定是分三层,觉得特征值不够好,可以增加
卷积层
。用于图片识别只是一种,其根本理念是通过
卷积神经网络
提取特征,图片只是数据的一种,人脸识别根本也是一种图片的比对,基本理念是对数据提取特征进行学习。数据可以是图片,声音,视屏等等 ...
神经网络
(深度学习)的几个基础概念
答:
从广义上说深度学习的网络结构也是多层神经网络的一种。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...
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