卷积神经网络
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深度学习原理与框架-卷积网络细节-迁移学习 1.冻结层数，只进行部分层的训练
迁移学习：主要有3类， 第一类，使用别人训练好的权重参数，作为初始化权重参数，进行接下来的训练 第二类：使用别人训练好的权重参数，冻结预测层之前的所有的权重参数，进行接下来的训练 第三类：使用别人训练好的权重参数，即finetune，不冻结最后一个卷积层和全连接层，对这两个层进行参数的更新和训练 代码：使用keras框架进行的参…
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图像处理卷积算法实现
今天心血来潮，想把传统的卷积算法实现一份不采用各种加速方式，仅优化算法逻辑的纯净版本。 写完发现性能还可以，特发出来分享之，若有博友在此基础上，进行了再次优化，那就更赞了。 算法很简单： inline unsigned char Clamp2Byte(int n) { return (((255 – n) >> 31) | (n & …
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mxnet与tensorflow的卷积实现细节比较
mxnet的卷积 kernel = 3 pad=1边界补充0后，不管stride是否1还是2，imgw = 奇数或者偶数， 都是从图像位置(0,0)开始卷积 tensorlfow的卷积 kernel = 3 pad=‘SAME’边界补充0后， imgw = 偶数 stride=1， 是从图像位置(0,0)开始卷积 stride=…
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tensorflow 一维卷积 tf.layers.conv1()使用
在自然语言处理中，主要使用一维的卷积。 API 1 tf.layers.conv1d( 2 inputs, 3 filters, 4 kernel_size, 5 strides=1, 6 padding=’valid’, 7 data_format=’channels_last’, 8 dilation_rate=1, 9 activation=None,…
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什么是卷积convolution
定义 卷积是两个变量在某范围内相乘后求和的结果。如果卷积的变量是序列x(n)和h(n)，则卷积的结果 ， 其中星号*表示卷积。 当时序n=0时，序列h(-i)是h(i)的时序i取反的结果；时序取反使得h(i)以纵轴为中心翻转180度，所以这种相乘后求和的计算法称为卷积和，简称卷积。 另外，n是使h(-i)位移的量，不同的n对应不同的卷积结果。 如果卷积的…
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图像卷积与反卷积（后卷积，转置卷积）
一、图像卷积类型 在2维图像卷积计算中，大致分为full、same和valid这三类。 1、valid卷积操作 图1 valid卷积操作 valid卷积的图像大小计算公式为：滑动步长为S，图片大小为N1xN1，卷积核大小为N2xN2，卷积后图像大小：（(N1-N2)/S+1）x（ (N1-N2)/S+1） 如图1…
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卷积神经网络理解
卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN或ConvNet）是一种具有局部连接、权重共享等特性的深层前馈神经网络。我们通俗的印象在于卷积神经网络有利于图像处理。 一：在图像处理上卷积神经网络比全连接网络有什么优势 如果用全连接前馈网络来处理图像时，会存在以下两个问题： 1）参数太多：如果你…
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卷积算法动画演示
https://github.com/vdumoulin/conv_arithmetic [1] Vincent Dumoulin, Francesco Visin – A guide to convolution arithmetic for deep learning (BibTeX) Convolution animations卷积 N.B.: Blu…
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使用一维数据构造简单卷积神经网络
觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 神经网络对于一维数据非常重要，时序数据集、信号处理数据集和一些文本嵌入数据集都是一维数据，会频繁的使用到神经网络。我们在此利用一组一维数据构造卷积层-最大池化层-全连接层的卷积神经网络。希望给大家使用CNN处理一维数据一些帮助。 参考代码 # Implementing Different Layers …
