有没有更好的结构来训练完全卷积神经网络？ - 腾讯云开发者社区 - 腾讯云

开发者社区

文档建议反馈控制台

最新优惠活动

文章/答案/技术大牛

发布

预训练的卷积模型比Transformer更好？

本文发现：（1）预训练过程对卷积模型的帮助与对Transformer的帮助一样大；（2）预训练的卷积模型在模型质量和训练速度方面在某些场景中是有竞争力的替代方案。...举例：一个大小为64×64像素、三通道彩色图片首先经过第一次卷积运算，depthwise卷积完全是在二维平面内进行，且Filter的数量与上一层的Depth相同。...Dynamic Convolutions Dynamic Convolutions 是Lightweight Convolutions的一种变种，该方法关键的思想是学习特定位置的核来执行轻量级卷积:...（3）使用预训练的卷积模型比预训练的Transformer有什么好处（如果有的话）？卷积比基于自注意的Transformer更快吗？...（4）不使用预训练卷积效果不好，是否有无特定的故障模式、注意事项和原因分别是什么？（5）某些卷积变体是否比其他变体更好？

1.4K2 0

卷积神经网络的网络结构_典型卷积神经网络结构

GoogLeNet网络的主要创新点在于：提出Inception结构在多个尺寸上同时进行卷积再聚合；使用1X1的卷积进行降维以及映射处理；添加两个辅助分类器帮助训练；辅助分类器是将中间某一层的输出用作分类...Inception结构相对复杂，我们重新创建一个类来构建此结构，并通过参数不同的参数来控制各层的通道数。...2的3x3卷积的输出通道数 in5x5：分支3的5x5卷积的输入通道数 out5x5：分支3的5x5卷积的输出通道数 pool_proj：分支4的最大池化层输出通道数 ''' def __init...与Inception模块一样，我们也重新创建一个类来搭建辅助分类模块结构。...卷积的输入通道数 out3x3：分支2的3x3卷积的输出通道数 in5x5：分支3的5x5卷积的输入通道数 out5x5：分支3的5x5卷积的输出通道数 pool_proj：分支4的最大池化层输出通道数

5264 0

您找到你想要的搜索结果了吗？

是的

没有找到

卷积神经网络的基本结构

深度学习基础理论-CNN篇卷积神经网络的基本结构总体来说，卷积神经网络是一种层次模型（hierarchical model），其输入是原始数据（raw date），如RGB 图像、原始音频数据等。...其中，不同类型操作在卷积神经网络中一般称作“层”：卷积操作对应“卷积层”，汇合操作对应“汇合层”等等。...最终，卷积神经网络的最后一层将其目标任务（分类、回归等）形式化为目标函数（objiective function）。...并在更新参数后再次前馈，如此往复，直到网络模型收敛，从而达到模型训练的目的。...具体地，在计算机视觉应用中，卷积神经网络的数据层通常是RGB颜色空间的图像：H 行，W 列，3个通道（分别为R，G，B），在此记作x1。

1.5K13 0

卷积神经网络的经典结构（二）

•网络结构 Alex-Net的网络结构共含五层卷积层和三层全连接层。Alex-Net的上下两支是为方便同时使用两片GPU并行训练，不过在第三层卷积和全连接层处上下两支信息可交互。...由于两支网络完全一致，在此仅对其中一支进行分析。...另一方面，海量数据同时也使卷积神经网络免于过拟合。自此便引发了深度学习，特别是卷积神经网络在计算机视觉中“井喷”式的研究。 2.利用GPU实现网络训练。...如 ReLU激活函数、局部响应规范化操作、为防止过拟合而采取的数据增广和随机失活等，这此训练技巧不仅保证了模型性能，更重要的是为后续深度卷积神经网络的构建提供了范本。...3 Network-In-Network网络模型 •结构 Network-In-Network (NIN) 是由新加坡国立大学LU实验室提出的异于传统卷积神经网络的一类经典网络模型，它与其他卷积神经网络的最大差异是用多层感知机

8402 0

卷积神经网络的经典结构（一）

正文部分系《解析卷积神经网络——深度学习实践手册》基础理论篇部分，本次将详细介绍卷积神经网络中经典结构，小结部分将前述的基础理论篇的讲解链接附上，方便大家进行参考。 ?...不过需指出并不是所有神经皮层中的神经元都会接受这些信号。正是由于感受野等功能结构在猫的视觉中枢中的发现，催生了福岛邦彦的带卷积和子采样操作的多层神经网络。...不过，由于现代卷积神经网络拥有多层甚至超多层卷积操作，随着网络深度的加深，后层神经元在第一层输入层的感受野会随之增大。...2 分布式表示在深度学习中，深度卷积神经网络呈现“分布式表示”的特性。...举个例子，如图所示，将一些物体为中心的图像送入在ImageNet数据集上预训练的卷积网络，若输入图像分辨率为224 × 224，则最后一层汇合层可得7 × 7 × 512 大小的响应张量，其中“512”

1.1K4 0

浅谈卷积神经网络的模型结构

随着硬件计算能力，存储能力的提升，卷积神经网络在21世纪取得了爆发性的进展。同时训练数据量也在成百倍甚至千倍的增长，更促进了卷积神经网络的进步。...今天笔者就来浅谈一下最近几年卷积神经网络的经典结构。...AlexNet证明了卷积神经网络的能力，将卷积神经网络的研究再一次推向高潮。...图3.1 Inception V1结构 GoogLeNet团队首先抓住了卷积神经网络的痛点之一：参数多层数深的网络不容易训练，很可能造成参数冗余，而且精度的提升与参数的增加往往不成比例，于是作者考虑，能否将连接稀疏化...Inception的宽度（更多的特征图），有助于学习到更多更好的特征第三，在深层部分，引入瓶颈结构，不会降低太多精度，同时有助于快速训练第四，网络的宽度与深度需要平衡基于上述4个原则，作者进一步提出了深层的

6514 0

卷积神经网络的原理、结构和应用

本文将详细介绍卷积神经网络的原理、结构和应用。图片卷积神经网络的原理卷积神经网络是一种前馈神经网络，其主要特点是具有卷积层和池化层等特殊的神经网络层。...池化操作有助于减少模型中的参数数量，从而提高模型的泛化能力。卷积神经网络的结构卷积神经网络通常由多个卷积层、池化层和全连接层组成。...除了LeNet-5之外，还有许多其他的卷积神经网络结构，例如AlexNet、VGG、GoogLeNet、ResNet等等。这些卷积神经网络结构的不同之处在于它们的深度、宽度、卷积核大小、池化方式等等。...卷积神经网络可以通过一些特殊的网络结构，如R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN、YOLO等等，实现目标检测的功能。...卷积神经网络可以通过一些特殊的网络结构，如U-Net、SegNet、DeepLab等等，实现图像分割的功能。

2.5K1 1

LeNet5的基本结构 | 卷积神经网络

在机器视觉，图像处理领域，卷积神经网络取得了巨大的成功。本文将参考UFLDL和DEEPLEARNING.NET的教程，结合自己的理解，梳理一下卷积神经网络的构成以及其BP算法的求解。...虽然利用theano可以方便的实现LeNet5，但是不利于学习和理解卷积神经网络，所以最后会自己动手用python实现一个简单的LeNet5，并尝试利用python的PyCUDA库进行加速。...首先看LeNet5的结构，如下图所示（来自Yann LeCun的论文）。 ? 对于卷积层，其计算公式为 ?...其中K表示由L层到L+1层要产生的feature的数量，表示“卷积核”，表示偏置，也就是bias，令卷积核的大小为5*5，总共就有6*（5*5+1）=156个参数，对于卷积层C1，每个像素都与前一层的5...以上就是LeNet5的结构。

1.1K7 0

五一充电之卷积神经网络的典型结构

---- 典型的卷积神经网络由卷积层、池化层、全连接层构成。在这里以LeNet5网络来说明，下图是这个网络的结构： ? 网络的输入为的灰度图像，由3个卷积层，2个池化层，1个全连接层组成。...目的是利用卷积和池化层得到的高级特征作为新的一维特征，来进行进一步的分类等任务。...多通道卷积 7.8 池化层的原理 7.9 全连接层 7.10 卷积神经网络的整体结构 7.11 训练算法简介 7.12 卷积层的反向传播 7.13 池化层的反向传播 7.14 全连接层的反向传播 7.15...10.10 校准网络的结构 10.11 训练算法的流程 10.12 检测结果 10.13 DenseBox简介 10.14 检测算法的流程 10.15 网络结构 10.16 网络的输出数据与损失函数...11.17 anchor机制 11.18 损失函数与anchor标注 11.19 网络的训练 11.20 YOLO简介 11.21 整体原理 11.22 网络的预测数据 11.23 网络结构 11.24

1.5K3 0

卷积神经网络是什么？CNN结构、训练与优化一文全解

本文全面探讨了卷积神经网络CNN，深入分析了背景和重要性、定义与层次介绍、训练与优化，详细分析了其卷积层、激活函数、池化层、归一化层，最后列出其训练与优化的多项关键技术：训练集准备与增强、损失函数、优化器...在本引言部分中，我们将深入探讨CNN的历史背景、基本原理、重要性以及其在科学和工业领域的影响。 1.1 背景和重要性卷积神经网络的灵感源自人类视觉系统，特别是视觉皮层中的神经元结构。...1.2 卷积神经网络概述卷积神经网络是一种前馈神经网络，它的人工神经元可以响应周围单元的局部区域，从而能够识别视觉空间的部分结构特征。...卷积神经网络的这些组件协同工作，使得CNN能够从原始像素中自动学习有意义的特征层次结构。随着深度增加，这些特征从基本形状和纹理逐渐抽象为复杂的对象和场景表现。...较大的窗口和步长会更显著地降低尺寸。池化的替代方案池化层已经有了一些现代替代方案，例如使用卷积层的步长大于1，或使用空洞卷积。这些方法可能提供更好的特征保存。

4.1K2 0

ECCV 2020 | 清华提出CSG：训练可解释的卷积神经网络

卷积神经网络虽然在多个视觉任务中有很好的表现，但可解释性的欠缺导致其在需要人类信任或互动的应用中受到限制，而论文认为类别与卷积核间的多对多关系是造成卷积网络可解释性差的主要原因，称之为filter-class...如上图所示，卷积网络通常提取包含多个语义概念的混合特征，比如类别、场景和颜色等，去除entanglement能够更好地解释每个卷积核的作用。 ? ...论文的主要贡献如下：提出新的训练策略来学习更灵活的卷积核与类别的关系，每个卷积核仅提取一个或少量类别的相关特征。...定义为正常网络结构(STD)直接预测的类概率向量，为加入矩阵(处理倒数第二层的特征图)后的网络(CSG)预测的类概率向量，若存在(所有列为one-hot)使得和几乎不存在差异时，称该卷积核为理想的类特定卷积核...根据实验验证，这种训练方法在训练初期的分类效果会周期性波动，但最终的训练效果比正常的训练方法要好，同时卷积核也能逐渐分化成类特定卷积核。

1.3K2 0

干货 | 深度学习之卷积神经网络(CNN)的模型结构

而在DNN大类中，卷积神经网络(Convolutional Neural Networks，以下简称CNN)是最为成功的DNN特例之一。...CNN广泛的应用于图像识别，当然现在也应用于NLP等其他领域，本文我们就对CNN的模型结构做一个总结。 CNN的基本结构一个常见的CNN例子如下图： ? 上图是一个图形识别的CNN模型。...但是最常见的CNN都是若干卷积层+池化层的组合，如上图中的CNN结构。...在若干卷积层+池化层后面是全连接层（Fully Connected Layer, 简称FC），全连接层其实就是我们前面讲的DNN结构，只是输出层使用了Softmax激活函数来做图像识别的分类，这点我们在...接着我们将输入的局部向右平移一个像素，现在是(b,c,f,g)四个元素构成的矩阵和卷积核来卷积，这样我们得到了输出矩阵S的S01的元素，同样的方法，我们可以得到输出矩阵S的S02，S10，S11，S12

6.3K8 0

深度学习中的卷积神经网络：原理、结构与应用

有了索引下推机制，将索引条件下推到存储引擎中过滤数据，最终由存储引擎进行数据汇总返回给server层引言卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，CNNs）是深度学习领域中的一类经典神经网络结构...CNN的核心思想是通过卷积操作来提取输入数据的局部特征，这使得CNN在处理高维数据时具备较强的空间局部不变性。...) def forward(self, x): x = self.conv1(x) x = self.bn1(x) return x典型卷积神经网络结构经典的卷积神经网络结构包括...每种网络结构都有其特点，适用于不同的应用场景，这里我们仅仅展示部分典型的神经网络，大家也可以自行查阅~LeNet-5LeNet-5是最早的卷积神经网络之一，主要用于手写数字识别。...它包含了两个卷积层、两个池化层和一个全连接层。AlexNetAlexNet通过更深的网络结构和ReLU激活函数，使得卷积神经网络能够在大规模数据集上进行训练。

3950 0

从AlexNet理解卷积神经网络的一般结构

2012年AlexNet在ImageNet大赛上一举夺魁，开启了深度学习的时代，虽然后来大量比AlexNet更快速更准确的卷积神经网络结构相继出现，但是AlexNet作为开创者依旧有着很多值得学习参考的地方...，它为后续的CNN甚至是R-CNN等其他网络都定下了基调，所以下面我们将从AlexNet入手，理解卷积神经网络的一般结构。...卷积层 CNN中卷积层的作用 CNN中的卷积层，在很多网络结构中会用conv来表示，也就是convolution的缩写。...所以我们送入SVM分类器中的其实HOG提取出来的特征，而不是图片的本身。而在卷积神经网络中，大部分特征提取的工作在卷积层自动完成了，越深越宽的卷积层一般来说就会有更好的表达能力。...我们按照上面的说明，推到下每一层的卷积操作：需要说明的是，虽然AlexNet网络都用上图的结构来表示，但是其实输入图像的尺寸不是224*224*3，而应该是227*227*3，大家可以用244的尺寸推导下

1.3K6 1

关于深度学习系列笔记十三（使用预训练的卷积神经网络）

深度学习一个比较好的原则是使用专家学习得到的预训练网络模型，这里面包括几个概念，特征提取、微调模型、卷积基、卷积块等内容。...如果这个原始数据集足够大且足够通用，那么预训练网络学到的特征的空间层次结构可以有效地作为视觉世界的通用模型，因此这些特征可用于各种不同的计算机视觉问题，即使这些新问题涉及的类别和原始任务完全不同。...VGG16架构，它是一种简单而又广泛使用的卷积神经网络架构。使用预训练网络有两种方法：特征提取（feature extraction）和微调模型（fine-tuning）。...用于图像分类的卷积神经网络包含两部分：首先是一系列池化层和卷积层，最后是一个密集连接分类器。第一部分叫作模型的卷积基（convolutional base）。...对于卷积神经网络而言，特征提取就是取出之前训练好的网络的卷积基，在上面运行新数据，然后在输出上面训练一个新的分类器.

7012 0

【卷积神经网络结构专题】ResNet及其变体的结构梳理、有效性分析

ResNet旨在解决网络加深后训练难度增大的现象。其提出了residual模块，包含两个3×3卷积和一个shortcut connection。...对于上述残差单元，我们可以从数学的角度来分析一下，首先上述结构可表示为：其中和分别表示的是第个残差单元的输入和输出，注意每个残差单元一般包含多层结构。...我们来计算一下1*1卷积的计算量优势：首先看上图右边的bottleneck结构，对于256维的输入特征，参数数目：1x1x256x64+3x3x64x64+1x1x64x256=69632，如果同样的输入输出维度但不使用...简单计算下就知道了，使用了1x1卷积的bottleneck将计算量简化为原有的5.9%，收益超高。详细见：【基础积累】1x1卷积到底有哪些用处？ ResNet网络设计结构： ? ?...我们的网络是通过聚合不同的模块构建起来的，它借鉴了Inception的“分割-变换-聚合”策略，却用相同的拓扑结构来组建多分支结构。

5.7K2 0

卷积神经网络的网络结构——以LeNet-5为例

卷积神经网络是一种特殊的多层神经网络，像其它的神经网络一样，卷积神经网络也使用一种反向传播算法来进行训练，不同之处在于网络的结构。卷积神经网络的网络连接具有局部连接、参数共享的特点。...全连接的网络的结构如下图： ? Figure1 全连接的网络卷积神经网络采用局部连接和参数共享的方式连接网络。...卷积神经网络的部分连接的结构如下图： ? Figure2 部分连接且卷积层各节点的输入节点有重叠的网络 ?...Figure3 部分连接且卷积层各节点的输入节点无重叠的网络卷积神经网络在使用时往往是多层的，下面通过LeNet-5的网络连接来举例说明一个卷积神经网络的结构和特点。...Figure14 Output层的网络连接方式以上是LeNet-5的卷积神经网络的完整结构，共约有60,840个训练参数，340,908个连接。一个数字识别的效果如Figure 15所示。 ?

8372 0

自动驾驶技术—如何训练自己的神经网络来驾驶汽车

由人工智能的控制汽车能够带你去任何地方，让你不必再把时间浪费在开车上。在这篇文章中，我会告诉你怎样训练一个使用前面道路图像的进行自动驾驶的神经网络。...但是我们可以做得更好，甚至更小的网络。那就需要SqueezeNet。虽然原本的架构已经很“苗条”了，但仍然我通过降低卷积特征的数量进行进一步缩小。...最后一层也被修改，因为我们的任务是在图像空间中的回归，而网络最初被设计用于对象识别。 ? Fire模块使用与以前相同的训练设置，我们可以看到训练更快，网络在大约十次迭代之后实现了更好的表现。...它显示实时驾驶汽车，他完全能够通过它看到的街道来驾驶汽车。脚本获取链接：https://github.com/SullyChen/Autopilot-TensorFlow ?...我们的网络在驾驶汽车我们已经训练了我们的自动驾驶汽车，使用了相当简单的架构和技术来引导，并取得了显着的成果。我希望你从这篇文章中学到了一两招。

7127 0

CSG：清华大学提出通过分化类特定卷积核来训练可解释的卷积网络 | ECCV 2020 Oral

论文提出类特定控制门CSG来引导网络学习类特定的卷积核，并且加入正则化方法来稀疏化CSG矩阵，进一步保证类特定。...https://arxiv.org/abs/2007.08194 论文代码：https://github.com/hyliang96/CSGCNN Introduction *** [1240] 卷积神经网络虽然在多个视觉任务中有很好的表现...如上图所示，卷积网络通常提取包含多个语义概念的混合特征，比如类别、场景和颜色等，去除entanglement能够更好地解释每个卷积核的作用。...论文的主要贡献如下：提出新的训练策略来学习更灵活的卷积核与类别的关系，每个卷积核仅提取一个或少量类别的相关特征。...根据实验验证，这种训练方法在训练初期的分类效果会周期性波动，但最终的训练效果比正常的训练方法要好，同时卷积核也能逐渐分化成类特定卷积核。

6553 0

深度学习的新范式

例如,产生的网络将完全是一个“白盒”,来自随机初始化的反向传播不再是训练网络的唯一选择(正如我们将在第 5 节通过大量实验验证的那样) 1.2.1 为了解决这个问题,我们的框架使用标签 y 作为唯一的辅助信息来帮助学习多样的但不同的...因此,尚不完全清楚为什么这两种看似相反的启发式方法似乎有助于学习好的特性。有没有可能两种机制都需要,但各自作用于数据的不同部分?...1.4 在本文中,我们试图通过从第一性原理推导出一类深层(卷积)网络来提供上述问题的一些答案,并对深层神经网络提供一个恰当的解释。...我们认为,现代深度(卷积)神经网络的所有关键特征和结构可以自然地从优化速率降低目标中导出,该目标寻求数据的最佳(不变)线性区别表示。...然而,如此获得的网络实际上可以通过反向传播来进一步微调,以获得更好的性能,正如我们的实验将显示的那样。

4832 0

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

活动名称

广告关闭