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【深度学习实验】卷积神经网络(五):深度卷积神经网络经典模型——VGG网络(卷积层、池化层、全连接层)

VGG网络的主要特点是使用了非常小的卷积核尺寸(通常为3x3)和更深的网络结构。该网络通过多个卷积层和池化层堆叠在一起,逐渐增加网络的深度,从而提取图像的多层次特征表示。...VGG网络的这种简单而有效的结构使得它易于理解和实现,并且在不同的任务上具有很好的泛化性能。...VGG网络有几个不同的变体,如VGG11、VGG13、VGG16和VGG19,它们的数字代表网络的层数。这些变体在网络深度和参数数量上有所区别,较深的网络通常具有更强大的表示能力,但也更加复杂。...卷积神经网络在图像处理方面具有很强的优势,它能够自动学习到具有层次结构的特征表示,并且对平移、缩放和旋转等图像变换具有一定的不变性。...通过nn.Sequential将 layers 列表中的层按顺序连接起来,并返回一个包含所有层的卷积模块。

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网络层次架构:核心层、汇聚层、接入层,解密网络的脉络!

来源:网络技术联盟站 网络规划和设计是网络工程中的一项关键任务,它涉及到网络的各个层次:核心层、汇聚层和接入层。这些层次的设计和管理对于整个网络的效率和性能至关重要。...本文瑞哥将带您了解网络分层架构的原理、核心层、汇聚层和接入层的详细介绍以及对比。 1.1 概念 分层网络设计是一种网络架构方法,旨在构建可靠、可扩展且高效的计算机网络系统。...安全性: 分层设计支持安全策略的实施,可以在接入层和汇聚层进行访问控制,提高网络的安全性。 二、核心层 核心层是网络的骨干,它负责在网络的各个部分之间高速、高效地传输数据。...因此,核心层的设计和管理需要注重设备的性能和带宽,以及网络的可靠性和冗余性。 2.1 特点 关键连接点: 核心层连接了不同的网络组件,例如汇聚层和接入层。...这有助于保护网络免受未经授权的访问和恶意行为。 附加安全层: 汇聚层不仅连接着接入层和核心层,还充当着访问层和整个网络之间的附加安全层。通过实施访问控制和其他安全措施,汇聚层增强了网络的整体安全性。

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    具有张量流的混合密度网络

    因为甚至一个隐藏层都可以实现通用的函数逼近,所以我们可以看看是否可以训练一个简单的神经网络来拟合一个有噪声的正弦数据,就像这样(只是标准的高斯随机噪声): 2.png import matplotlib.pyplot...tf.placeholder(dtype=tf.float32, shape=[None,1]) y = tf.placeholder(dtype=tf.float32, shape=[None,1]) 我们将定义这个简单神经网络的一个隐藏层和...混合密度网络 由Christopher Bishop在90年代开发的混合密度网络(MDNs)试图解决这个问题。该方法倾向于让网络预测一个单个的输出值,网络将预测出输出内容的整个概率分布。...Bishop的MDN实现将预测被称为混合高斯分布的一类概率分布,其中输出值被建模为许多高斯随机值的总和,每个高斯随机值都具有不同的均值和标准差。...在我们的实现中,我们将使用一个后来隐藏的24个节点的神经网络,并且还将产生24个混合,因此将有72个实际输出的单个输入的神经网络。

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    VGG网络与LeNet5网络的对比分析

    问题 VGG卷积网络相对于LeNet5卷积网络来说卷积核尺寸:LeNet卷积核大小均为5*5,而VGG是只用了3*3的卷积核,步长为1。...下采样:LeNet中是2*2的均值池化,再乘以一个可学习的参数, VGG为2*2,步长为2。...激活函数:LeNet使用Sigmoid,VGG也是使用ReLU。 方法 分别使用VGG和LeNet5训练网络后对mnist数据集进行分类,观察不同点。...LeNet5 VGG 结语 两个网络的都是采用了五个周期,但是准确率的差别有一点大,对于LeNet5卷积神经网络来说,训练五个周期正确率只有20%,但是对与vgg卷积神经网络来说...正确率达到了98%, 对于两个之间的差别,我认为首先vgg卷积网络的卷积核更小,模型的非线性表达能力更好,其次,LeNet卷积神经网络接受的输入层大小为32*32*1,但是对于mnist数据集来说,每一张图片的大小是

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    网络层 —— 网络层主要解决的问题 IP协议

    网络层主要解决的两个问题 1.地址管理: 【网络上的这些主机和节点都需要使用一种规则来区分,就相当于是一种身份标识】 2.路由选择: 【从主机A传输到主机B,由于A和B需要跨越很多网络设备,数据在传输过程中需要选择路径...,一部分是主机号 划分规则: 1.同一个局域网内部的设备,网络号都是相同的,但是主机号是不相同的 2.两个相邻的局域网(同一个路由器连接的),要求网络号不能相同 划分方式: 子网掩码 例如IPV4的地址为...:192.168.0.1 子网掩码为:255.255.255.0 那么得到的网络号应该是IPV4和子网掩码相与的的结果:192.168.0.0 (和这个电脑在同一区域的其他主机的网络号都是这个) 2.3...路由转发 假如从主机A出发传输数据到主机B,需要经过很多层查找转发,可以通过IP报文中的TTL字段来看出来一共转发了多少层 例如: TTL=48,初始值是64,那么中间经过了16层路由器的跳转 TTL...=45,初始值是64,那么中间经过了19层路由器的跳转 TTL=64,我的电脑访问我的路由器,没有经过别的跳转 2.4 路由表怎么查 目的IP和子网掩码在路由表中是匹配的关系,如果能找到匹配项就从对应的网络端口中继续进行转发

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    具有mxnetR的前馈神经网络

    mxnetR是一个深度学习软件包,可与所有深度学习类型一起使用,包括前馈神经网络(FNN)。FNN具有隐藏层的简单处理单元。 这是我们的深度学习系列的第三部分。...输入层由接受输入值的神经元组成。这些神经元的输出与输入预测器相同。 输出层是神经网络的最后一层,将结果返回给用户环境。基于神经网络的设计,它也表示以前的层次在学习资讯方面有何表现,并据此改善功能。...隐藏的图层位于输入图层和输出图层之间。通常,隐藏层的数量从一个到多个不等。这些中央计算层具有将输入映射到节点输出的功能。 [图片] 我们可以说感知器是人工神经网络的基本处理单元。...这有助于形成具有各层的复杂神经网络,每层被定义为彼此堆叠的单个符号。...array.batch.size = 50 ,learning.rate = 0.005 ,eval.data = list(data = test.preds, label = test.target)) 这种类型的配置可以灵活地为多个隐藏层配置具有不同参数的网络

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    七层网络结构_网络模型的七层结构

    大家好,我是架构君,一个会写代码吟诗的架构师。今天说一说七层网络结构_网络模型的七层结构,希望能够帮助大家进步!!!...网络接口层 物理层 V.35、EIA/TIA-232 比特流 结构名 功能 主要设备 应用层 确定通信对象,提供访问网络服务的接口 网关 表示层 负责数据的编码、转化(界面与二进制数据转换,高级语言与机器语言的转换...网关 网络层 负责管理网络地址,定位设备,决定路由 路由器,网桥路由器 数据链路层 负责准备物理传输,CRC校验,错误通知,网络拓扑,流控等 交换机、网桥、网卡 物理层 就是实实在在的物理链路,负责将数据以比特流的方式发送...实际应用还是TCP/IP的四层结构。为了方便可以把下两层称为网络接口层。五层体系结构包括:应用层、运输层、网络层、数据链路层和物理层。...5层模型不展开讲解,内容和功能参照7层的,这里把3者做一个综合的对应,如下图: 三、 4层 4层是指TCP/IP四层模型,主要包括:应用层、运输层、网际层和网络接口层。

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    【动手学深度学习】使用块的网络(VGG)的研究详情

    剩余的3层信息去哪了? 在VGG网络中,最后三个全连接层(nn.Linear)的输出尺寸没有被打印出来。这是因为在for循环中,只遍历了卷积层部分的模块,而没有遍历全连接层部分的模块。...VGG相对于AlexNet而言,计算速度更慢、显存需求更高的主要原因如下: 更深的网络结构: VGG网络相比AlexNet更深,它使用了更多的卷积层和全连接层。...VGG的网络结构包含了多个连续的卷积层,导致了参数的数量增加和计算量的增加。相对于AlexNet的8层网络,VGG网络有16或19层,这导致了更多的计算和内存消耗。...较小的卷积核意味着每个卷积层需要进行更多次的卷积运算来覆盖相同的感受野,从而增加了计算量。 更多的参数: VGG网络具有更多的参数量。由于每个卷积层都使用了较小的卷积核,导致了更多的卷积核参数。...这对于深度学习的研究和应用具有重要的启示意义,也为实际应用中的图像分析和理解提供了有力支持。 实验发现块的网络结构具有良好的模块化和复用性,使得网络的设计和调整变得更加灵活和高效。

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    数据链路层、网络层、传输层和应用层的协议

    以下是以太网协议的一些示例:ARP 协议:用于将网络层的 IP 地址映射到数据链路层的 MAC 地址上;RARP 协议:用于将数据链路层的 MAC 地址映射到网络层的 IP 地址上;PPP 协议:用于在串行点对点连接上传输数据...网络层网络层是在数据链路层之上的第三层协议。它的主要作用是实现不同网络之间的数据传输和路由选择。网络层的主要协议有:IP 协议、ICMP 协议、ARP 协议等。IP 协议是最为常见的一种网络层协议。...以下是 IP 协议的一些示例:ICMP 协议:用于发送网络控制消息,如错误报告和网络拥塞控制等;ARP 协议:用于将网络层的 IP 地址映射到数据链路层的 MAC 地址上;OSPF 协议:用于在自治系统内部选择最优路径的路由协议...传输层传输层是在网络层之上的第四层协议。它的主要作用是为应用层提供可靠的端到端的数据传输服务。传输层的主要协议有:TCP 协议、UDP 协议等。...以下是 UDP 协议的一些示例:DNS 协议:用于域名解析;DHCP 协议:用于动态分配 IP 地址和其他网络参数;RTP 协议:用于实时传输音频和视频数据。应用层应用层是在传输层之上的最高层协议。

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    【全景分割】开源 | 台湾国立大学 EPSNet:具有跨层注意力融合的高效全景分割网络

    然而,目前最先进的研究并没有过多地关注推理时间的问题。本文中,我们提出了一种高效的全景分割网络(EPSNet),来提高全景分割任务的推理速度。...在EPSNet网络中主要是基于原型掩模和掩模系数的简单线性组合。用于实例分割和语义分割的轻量级网络分支只需要预测掩码系数,并利用原型网络分支预测的共享原型生成掩码。...用于实例分割的轻量级网络分支而语义分割只需要预测掩码系数和根据原型网络分支预测的共享原型来制作面具。...此外,为了提高共享原型的质量,我们采用了一个叫做“跨层注意力融合模块”的模块以注意机制帮助聚集多尺度特征,该模块捕捉了彼此之间的长期依赖关系。...声明:文章来自于网络,仅用于学习分享,版权归原作者所有,侵权请加上文微信联系删除。

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    基于keras实现VGG-19网络的音频分类

    介绍 在这篇文章中,我将针对音频分类的问题。我将根据音频波形训练VGG-19的音频分类器。...下边是整个项目的步骤和代码: 网络结构 VGG是牛津大学Visual Geometry Group研究机构的缩写。...VGG在AlexNet基础上做了改进,整个网络都使用了同样大小的3*3卷积核尺寸和2*2最大池化尺寸,网络结构简洁。本次采用的VGG-19的详细说明可以参见其论文,具体结构如下图所示: ?...VGG-19网络,具体网络结构参见上边网络可视化图。...,利用我们处理的特征以及搭建的网络框架对模型进行训练,这里强烈推荐大家学习pandas、sklearn以及keras库,你会发现在机器学习中不可避免的会用到这几个库。

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    网络四层、七层负载均衡的区别

    应用场景 七层应用负载的好处,是使得整个网络更智能化。...当然这只是七层应用的一个小案例,从技术原理上,这种方式可以对客户端的请求和服务器的响应进行任意意义上的修改,极大的提升了应用系统在网络层的灵活性。...三、Nginx、LVS及HAProxy负载均衡软件的优缺点 负载均衡 (Load Balancing) 建立在现有网络结构之上,它提供了一种廉价有效透明的方法扩展网络设备和服务器的带宽、增加吞吐量、加强网络数据处理能力...LVS:使用Linux内核集群实现一个高性能、高可用的负载均衡服务器,它具有很好的可伸缩性(Scalability)、可靠性(Reliability)和可管理性(Manageability)。...LVS的优点是: 抗负载能力强、是工作在网络4层之上仅作分发之用,没有流量的产生,这个特点也决定了它在负载均衡软件里的性能最强的,对内存和cpu资源消耗比较低。

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    网络七层的功能

    网络七层包括物理层、数据链路层、网络层、传输层、会话层、表示层和应用层。...其中物理层、数据链路层和网络层通常被称作媒体层,是网络工程师所研究的对象;传输层、会话层、表示层和应用层则被称作主机层,是用户所面向和关心的内容。   那么,网络七层的具体定义和相应职责各是什么呢?...第三层—网络层:网络层将数据分成一定长度的分组,并在分组头中标识源和目的节点的逻辑地址,这些地址就象街区、门牌号一样,成为每个节点的标识;网络层的核心功能便是根据这些地址来获得从源到目的的路径,当有多条路径存在的情况下...第四层—传输层:提供对上层透明(不依赖于具体网络)的可靠的数据传输。如果说网络层关心的是“点到点”的逐点转递,那么可以说传输层关注的是“端到端”(源端到目的端)的最终效果。...网络七层的底三层(物理层、数据链路层和网络层)通常被称作媒体层,它们不为用户所见,默默地对网络起到支撑作用,是网络工程师所研究的对象;上四层(传输层、会话层、表示层和应用层)则被称作主机层,是用户所面向和关心的内容

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    专属| 具有僵尸网络功能的新蠕虫现身

    【热搜】具有僵尸网络功能的新蠕虫现身 日前,研究团队发现了一种新的恶意软件,能够针对Linux和Windows服务器,将加密货币挖掘,僵尸网络和勒索软件功能结合在一个自我扩展的蠕虫软件包中。...Xbash使用可利用的漏洞和弱密码强制组合在服务器之间传播,此外,Xbash的僵尸网络和勒索软件组件通过利用未受保护和易受攻击但未修补的服务来定位Linux服务器。...Xbash还具有由代码编译,代码压缩和转换以及代码加密提供支持的反检测功能。 ? ?...【预警】西数My Cloud曝安全漏洞 近日,广受欢迎的My Cloud系列网络附加存储(NAS)设备曝出了一个严重的安全漏洞,导致攻击者可以完全访问设备里的内容。...如果设备所有者已经启用了远程访问,那么在面向互联网的远程连接上也存在此漏洞。 ? ? 尽情放飞自我篇 ? ? 【美食】觅时光 坐标:爱琴海购物公园内玫瑰天街一层F1028A。

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    网络层—简单的面试问题

    如果是2次握手,就会出现下面的情况: 1.客户端发送syn同步报文给server端时,如果因为网络环境不好,此时网络发生了超时。...(怎么保证报文:无差错、 不丢失、 不重复、 按序到达) 可靠传输在 TCP 层面是通过【停止等待协议】实现的: 无差错情况 无差错情况下,客户端会按顺序的发送一个报文,得到 server 端响应后发送下一个报文...超时重传 如果因为网络等情况,在一定时间内,客户端没有收到 server 端的反馈: 客户端再次发送报文; 确认丢失 如果因为网络等情况,在一定时间内,客户端没有收到 server 端的反馈: 客户端再次发送报文...; 是 server 端没有发送成功导致客户端没有收到反馈; server 端会收到重复的M1报文,丢掉新收到的报文,给客户端回复; 确认迟到 如果因为网络等情况,在一定时间内,客户端没有收到 server...比如: TCP 是面向字节流的还是面向报文的? TCP 和 UDP 的区别?希望答的深入一点。 get 和 post 请求方法的区别?

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    你了解网络层的 ICMP 吗?

    你了解网络层的 ICMP 吗? 前言 这是我在这个网站整理的笔记,有错误的地方请指出,关注我,接下来还会持续更新。作者:神的孩子都在歌唱 一....什么是 ICMP ICMP(Internet Control Message Protocol,互联网控制消息协议)是网络层的一个重要协议,用于在计算机网络中传递控制消息。...它是IP协议的一部分,主要用于网络设备之间传递错误消息、诊断信息和网络状态,帮助网络管理员和设备了解网络运行情况。 ICMP 的基本功能是对网络通信中的问题进行报告,例如目标不可达、超时等。...这些消息可以是以下两类之一: 错误报告消息:用于报告网络中出现的问题或错误。 查询消息:用于请求网络状态信息或进行诊断。 ICMP 消息通常由 IP 层产生,并由目的地的主机或路由器响应。...总结 ICMP 是网络层的一个重要协议,提供了网络故障诊断和报告功能。它用于错误报告、网络状态查询以及测试网络连通性等。

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    【模型解读】从LeNet到VGG,看卷积+池化串联的网络结构

    卷积层的卷积核都为5*5,stride=1,池化层都为Max pooling,激活函数为Sigmoid,具体网络结构如下图: ? 下面我们详细解读一下网络结构,先约定一些称呼。...总结: 1.网络比LeNet更深,包括5个卷积层和3个全连接层。 2.使用relu激活函数,收敛很快,解决了Sigmoid在网络较深时出现的梯度弥散问题。 3.加入了dropout层,防止过拟合。...03VGG VGGNet【3】主要的贡献是利用带有很小卷积核(3*3)的网络结构对逐渐加深的网络进行评估,结果表明通过加深网络深度至16-19层可以极大地改进前人的网络结构。...这些发现也是参加2014年ImageNet比赛的基础,并且在这次比赛中,分别在定位和分类跟踪任务中取得第一名和第二名。 VGGNet的网络结构如下图: ? 类型从A到E。此处重点讲解VGG16。...VGG基本是AlexNet的加强版,深度上是其2倍,参数量大小也是两倍多。 这三个网络结构本质上都是(卷积+池化)堆叠的网络结构,是深度学习复兴以来的第一个有重大工程意义的网络设计系列。

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    深度学习——卷积神经网络 的经典网络(LeNet-5、AlexNet、ZFNet、VGG-16、GoogLeNet、ResNet)

    1000个类别 四、ZFNet 五、VGG-16网络 VGGNet是牛津大学计算机视觉组(Visual Geometry Group)和Google DeepMind公司的研究员一起研发的深度卷积神经网络...VGG-16和VGG-19结构如下:  总结: (1)VGG-16网络中的16代表的含义为:含有参数的有16个层,共包含参数约为1.38亿。...(2)VGG-16网络结构很规整,没有那么多的超参数,专注于构建简单的网络,都是几个卷积层后面跟一个可以压缩 图像大小的池化层。即:全部使用3*3的小型卷积核和2*2的最大池化层。...Inception的作用:代替人工确定卷积层中的过滤器类型或者确定是否需要创建卷积层和池化层,即:不需要人为的 决定使用哪个过滤器,是否需要池化层等,由网络自行决定这些参数,可以给网络添加所有可能值,...googlenet中为了避免这一现象提出的inception具有如下结构,在3x3前,5x5前, max pooling后分别加上了1x1的卷积核起到了降低feature map厚度的作用。

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