卷积神经网络的总体架构是金字塔型，如下图。
CNNs架构图
可以看到，每一层的channel数量是变化的。如上图中，左边的第一层只有R、G、B三个channel，第二层有16个channel，第三、四层分别有64、256个。
那么这些channel数量是如何变化的呢？
基本过程：
对于输入图片的每一个patch（下图中的绿色部分），运行一个具有K个输出的小神经网络，把这K个输出垂直的表示为一列（高度是K，如下图所示）。将这个patch在整个图片上滑动，每一个位置都执行上述操作，在输出端我们就可以得到一个深度为K的图。
channel变化过程
本站文章如无特殊说明，均为本站原创，如若转载，请注明出处：卷积层channel数量变化过程 - Python技术站
给模型输入一句话，让模型判断这句话的类别（预定义）。 以文本情感分类为例 输入：的确是专业，用心做，出品方面都给好评。输出：2输出可以是[0,1,2]其中一个，0表示情感消极，1表示情感中性，2表示情感积极。 数据样式 网上应该能找到相关数据。 模型图 训练过程 仅仅作为测试训练一轮 代码 读取数据 i…
本文转自知乎 https://www.zhihu.com/question/34681168神经网络技术起源于上世纪五、六十年代，当时叫感知机（perceptron），拥有输入层、输出层和一个隐含层。输入的特征向量通过隐含层变换达到输出层，在输出层得到分类结果。早期感知机的推动者是Rosenblatt。（扯一个不相关的：由于计算技术的落后，当时感知器传输函数…
今天观看学习了一下台大李宏毅所讲授的 《Introduction of Generative Adversarial Network (GAN)》，对GAN有了一个初步的了解。 GAN的基本概念 首先，GAN（Generative Adversarial Network ）应该怎样发音呢？ GAN的读法可以读G A N，三个字母分开读，也可以读作gàn。 G…
一、神经网络与卷积神经网络 0.DNN(MLP多层感知器)能用到计算机视觉上吗？为什么需要CNN DNN可以用在计算机视觉上， 1.卷积神经网络和人工神经网络的差异在哪里？ 为什么需要卷积神经网络。下面是一个32x32x3的图片，隐层一般为1024或者4096的维度。输入维度是4k左右，隐层在1024维度。这会导致过拟合和太…
最近最流行的一种生成网络叫做GAN，又称生成对抗网络，也是Generative Adversarial Nets的简称。神经网络分很多种，有普通的前向传播网络，有分析图片的CNN卷积神经网络，有分析序列化数据比如语音或者文字的RNN循环神经网络，这些网络都是通过输入数据得到想要的结果，我们看中的是这些神经网络中很好的将数据与结果通过某种关系联系起来。 但是还…
最近有一个需求是测试单独算子在CPU、Caffe使用的GPU、cuDNN上的性能，一个是使用caffe的time问题，还有一个是使用单独的test功能。 time选项的使用，大家都比较熟悉，单独的test功能，需要专门设置一下。 上次编译Caffe的博客中提到https://www.cnblogs.com/jourluohua/p/9191322.html …
1. 安装 首先，导入numpy和matplotlib库 # numpy是常用的科学计算库，matplot是常用的绘图库 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 在notebook中展示图例 %matplotlib inline # 设置图例展示的默认参数 plt.rcParams[‘figu…
keras中可以使用 from keras.utils import plot_model plot_model(model,to_file=’model_auth.png’,show_shapes=True) #show_shapes=True可以把输入输出的shape一起打印 注意，最好是给每个层命名，命名好之后打印出来的才会带名字。程序运行的时候也…
微信扫一扫 
支付宝扫一扫