0
  • 聊天消息
  • 系统消息
  • 评论与回复
登录后你可以
  • 下载海量资料
  • 学习在线课程
  • 观看技术视频
  • 写文章/发帖/加入社区
会员中心
创作中心

完善资料让更多小伙伴认识你,还能领取20积分哦,立即完善>

3天内不再提示

卷积神经网络层级结构 卷积神经网络的卷积层讲解

工程师邓生 来源:未知 作者:刘芹 2023-08-21 16:49 次阅读

卷积神经网络层级结构 卷积神经网络的卷积层讲解

卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)是一种基于深度学习的神经网络模型,在许多视觉相关的任务中表现出色,如图像分类、目标检测、人脸识别等。卷积神经网络的核心是卷积层和池化层,它们构成了网络的主干,实现了对图像特征的提取和抽象。

一、卷积神经网络的层级结构

卷积神经网络主要分为四个层级,分别是输入层、卷积层、池化层和全连接层。

1. 输入层

输入层是卷积神经网络的第一层,接收原始图像数据并将其用张量的形式传入神经网络。通常情况下,输入层的尺寸等于原始图像的尺寸,颜色通道数为1或3。

2. 卷积层

卷积层是卷积神经网络中最关键的一层,它通过卷积运算来提取图像的特征。卷积操作是通过卷积核(Filter)与输入信号进行卷积运算而完成的,每个卷积核可以提取一种特定的特征。

在卷积层中,我们可以设置多组卷积核,每组卷积核可以提取不同的特征。每个卷积核的大小和步长可以根据实际需要进行调整,卷积操作通常采用“same”或“valid”两种方式,其中“same”表示输入和输出的大小相同,“valid”表示输出的大小比输入小。

卷积层的输出通过激活函数进行激活,常用的激活函数有ReLU、Sigmoid、Tanh等。

3. 池化层

池化层是卷积神经网络中的另一个重要层级,它的主要作用是对卷积层的输出进行下采样,从而减少参数数量,提高模型计算效率。池化层通常采用最大池化或平均池化操作。

最大池化是指从池化窗口中选择最大值作为输出,而平均池化是指从池化窗口中取平均值作为输出。池化层通常不改变通道数量,但可以减少特征图的尺寸,通常采用“same”或“valid”两种方式。

4. 全连接层

全连接层是卷积神经网络中的最后一层,它的作用是将卷积层和池化层输出的特征图转换为分类或回归结果,通常使用Softmax或Sigmoid函数进行激活。

二、卷积神经网络的卷积层讲解

卷积层是卷积神经网络中最重要的一层,它通过卷积运算来提取图像的特征。在卷积层中,存在多个卷积核,每个卷积核可以提取不同的特征。

1. 卷积层的输入输出

卷积层的输入是一个张量,通常是一个四维张量,其形状为(batch_size, height, width, channels),其中batch_size表示训练时每组输入的数量,height和width表示输入的图像尺寸,channels表示输入的通道数量。

卷积层的输出也是一个张量,其形状与输入张量相似,但是通道数量可能不同。在卷积层中,经过卷积操作后,图像的尺寸可能会发生变化,通常通过填充(Padding)和步长(Stride)来调整输出的尺寸。

2. 卷积核

卷积核是卷积层的核心,每个卷积核代表一个特定的特征提取器,可以提取图像中某种局部特征。对于输入的每个通道,都有一个对应的卷积核。

卷积核通常是一个权重矩阵,其大小可以根据需要进行调整。在卷积操作中,卷积核以固定的步长在输入张量上滑动,对输入张量的某个局部区域进行卷积运算。

卷积核的值是随机初始化的,随着训练的进行,卷积核的值逐渐调整,以使得卷积层的输出更好地对应输入数据的特征。

3. 填充和步长

填充和步长是卷积操作中常用的调整参数,它们可以控制输出特征图的尺寸。填充是在输入张量的边缘周围添加额外的像素值,以保持输出张量与输入张量相同的尺寸。

填充可以有效地减少图像边缘的信息丢失,通常分为“same”和“valid”两种方式。其中,“same”表示填充后的输出特征图与输入张量的大小相同,“valid”表示不进行填充,输出特征图的尺寸将会使输入尺寸减小。

步长是指卷积核在输入张量上移动的步长,通常设定为一个大于1的整数。步长可以有效地控制输出特征图的尺寸,通常使用“same”或“valid”方式来调整输出尺寸。

4. 激活函数

卷积神经网络中的卷积层通常使用激活函数来增加模型的非线性性。激活函数接收卷积层的输出并进行激活,将非线性的输入映射为非线性的输出。

常用的激活函数有ReLU、Sigmoid、Tanh等。ReLU是指整流线性单元,其具有简单快速、可微分等优点,广泛应用于卷积神经网络中。Sigmoid和Tanh函数通常用于二分类问题和回归问题。

总结

卷积神经网络是一种具有强大特征提取能力的神经网络模型。卷积层是卷积神经网络的核心组成部分,负责特征提取和表示。

在卷积层中,通过卷积核对输入张量进行卷积运算,从而提取具有抽象义的特征,同时可以通过填充和步长等参数进行灵活调整。卷积层的输出通常使用激活函数进行激活,并通过池化层转化为更小的特征图。

声明:本文内容及配图由入驻作者撰写或者入驻合作网站授权转载。文章观点仅代表作者本人,不代表电子发烧友网立场。文章及其配图仅供工程师学习之用,如有内容侵权或者其他违规问题,请联系本站处理。 举报投诉
  • 神经网络
    +关注

    关注

    42

    文章

    4771

    浏览量

    100743
  • 卷积神经网络

    关注

    4

    文章

    367

    浏览量

    11863
收藏 人收藏

    评论

    相关推荐

    卷积神经网络与传统神经网络的比较

    神经网络,也称为全连接神经网络(Fully Connected Neural Networks,FCNs),其特点是每一的每个神经元都与下一
    的头像 发表于 11-15 14:53 393次阅读

    卷积神经网络共包括哪些层级

    卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)是一种深度学习模型,广泛应用于图像识别、语音识别、自然语言处理等领域。它以卷积为核心,通过多层
    的头像 发表于 07-11 15:58 1050次阅读

    卷积神经网络的基本概念、原理及特点

    的基本概念、原理、特点以及在不同领域的应用情况。 一、卷积神经网络的基本概念 卷积神经网络是一种深度学习算法,它由多层卷积
    的头像 发表于 07-11 14:38 1041次阅读

    卷积神经网络实现示例

    卷积神经网络(Convolutional Neural Network,简称CNN)是一种深度学习模型,主要用于处理具有网格结构的数据,如图像。CNN通过卷积
    的头像 发表于 07-03 10:51 439次阅读

    卷积神经网络的实现原理

    卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,简称CNN)是一种深度学习模型,广泛应用于图像识别、视频分析、自然语言处理等领域。本文将详细介绍卷积神经网络
    的头像 发表于 07-03 10:49 544次阅读

    bp神经网络卷积神经网络区别是什么

    结构、原理、应用场景等方面都存在一定的差异。以下是对这两种神经网络的比较: 基本结构 BP神经网络是一种多层前馈神经网络,由输入
    的头像 发表于 07-03 10:12 1168次阅读

    卷积神经网络分类方法有哪些

    ,包括基本原理、常见架构、优化策略、应用场景等。 1. 卷积神经网络的基本原理 卷积神经网络是一种前馈神经网络,其核心思想是通过
    的头像 发表于 07-03 09:40 461次阅读

    卷积神经网络的基本结构和工作原理

    卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,简称CNN)是一种深度学习模型,广泛应用于图像识别、视频分析、自然语言处理等领域。本文将详细介绍卷积神经网络
    的头像 发表于 07-03 09:38 621次阅读

    cnn卷积神经网络分类有哪些

    卷积神经网络(CNN)是一种深度学习模型,广泛应用于图像分类、目标检测、语义分割等领域。本文将详细介绍CNN在分类任务中的应用,包括基本结构、关键技术、常见网络架构以及实际应用案例。
    的头像 发表于 07-03 09:28 621次阅读

    卷积神经网络训练的是什么

    、训练过程以及应用场景。 1. 卷积神经网络的基本概念 1.1 卷积神经网络的定义 卷积神经网络
    的头像 发表于 07-03 09:15 406次阅读

    卷积神经网络的原理与实现

    核心思想是通过卷积操作提取输入数据的特征。与传统的神经网络不同,卷积神经网络具有参数共享和局部连接的特点,这使得其在处理图像等高维数据时具有更高的效率和更好的性能。
    的头像 发表于 07-02 16:47 569次阅读

    卷积神经网络的基本原理和应用范围

    和应用范围。 一、卷积神经网络的基本原理 1. 卷积(Convolutional Layer) 卷积
    的头像 发表于 07-02 15:30 1197次阅读

    卷积神经网络的基本结构及其功能

    卷积神经网络(Convolutional Neural Network,简称CNN)是一种深度学习模型,广泛应用于图像识别、视频分析、自然语言处理等领域。本文将详细介绍卷积神经网络的基
    的头像 发表于 07-02 14:45 1590次阅读

    卷积神经网络的原理是什么

    基本概念、结构、训练过程以及应用场景。 卷积神经网络的基本概念 1.1 神经网络 神经网络是一种受人脑
    的头像 发表于 07-02 14:44 643次阅读

    卷积神经网络和bp神经网络的区别

    卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,简称CNN)和BP神经网络(Backpropagation Neural Networks,简称BPNN)是两种
    的头像 发表于 07-02 14:24 3774次阅读