保持原始模型输入层不变,加入BN层,Re LU,以及区域为2×2的最大池化层;之 后将图4.4所示的8个残差模块堆叠起来,模块中卷积层卷积核的设计可归纳为四组,分 别为[5×5×64]×2,[4×4×128]×2,[4×4×256]×2和[3×3×512]×2;其间使用1×1卷积核 调整数据维度,并每隔两个模块使用一次区域为2×2的最大池化层进行降参;在最后加 上全局平均池化(Global Average Pooling)层,1024个节点的全连接层,10个节点的输 出层,就构成了本章实验中所使用的卷积神经网络模型
时间: 2023-03-31 14:00:31 浏览: 63
这是一个关于卷积神经网络模型的技术问题,我可以回答。根据描述,该模型保持原始模型输入层不变,加入BN层、ReLU和2×2的最大池化层,然后堆叠8个残差模块,每个模块中卷积层卷积核的设计可归纳为四组,分别为[5×5×64]×2,[4×4×128]×2,[4×4×256]×2和[3×3×512]×2;其间使用1×1卷积核调整数据维度,并每隔两个模块使用一次区域为2×2的最大池化层进行降参;在最后加上全局平均池化层、1024个节点的全连接层和10个节点的输出层。
相关问题
bn层, 最大池化层怎么反向传播的
在深度学习中,Batch Normalization(BN)层和最大池化层的反向传播过程是不同的。
对于BN层,反向传播的过程可以通过以下步骤进行:
1. 计算BN层的前向传播:首先,对于每个批次中的样本,计算其均值和方差。然后,使用这些均值和方差对输入数据进行标准化,并将其缩放和平移为输出。
2. 计算BN层的反向传播:在计算BN层的反向传播时,需要考虑到前向传播中标准化和缩放的操作。以下是反向传播的步骤:
- 计算关于平移和缩放参数的梯度:通过链式法则,计算损失函数相对于平移参数和缩放参数的梯度。
- 计算关于输入数据的梯度:将平移和缩放参数的梯度乘以对应的标准化和缩放操作的导数,并将它们求和得到输入数据的梯度。
对于最大池化层,反向传播的步骤如下:
1. 在前向传播过程中,最大池化层会记录下每个子区域中最大值的位置。
2. 在反向传播过程中,将损失函数关于输出值的梯度传播回来。这时,只有最大值所在的位置上的梯度会被传播,其他位置上的梯度都为零。
3. 最大池化层会将梯度传播到上一层,根据前向传播时记录的最大值位置,将梯度放置在对应的位置上。
这样,BN层和最大池化层就完成了反向传播过程。需要注意的是,不同的深度学习框架可能有不同的实现方式,但这里给出的是一般的反向传播思路。
vivado2019.2平台中通过verilog实现cnn卷积神经网络包括卷积层,最大化池化层以及r
vivado是一款用于FPGA开发的软件平台,其中包括基于verilog的C语言设计,用于实现各种数字信号处理算法,包括卷积神经网络。在vivado2019.2平台中,实现CNN卷积神经网络通常需要运用verilog硬件描述语言,结合Vivado HLS和Vivado IP Integrator进行设计。具体来说,需要以下三个模块:
1. 卷积层模块
卷积层模块是CNN网络的核心部分。在verilog中,卷积操作可以通过多个乘加器实现,每个乘加器对应卷积核的一个权重值和输入数据的一个像素点。该模块需要实现卷积核的移动以及对应像素点的乘积和,经过加和以后得到卷积结果。最终输出经过ReLU (rectified linear unit)激活函数的值。
2. 最大化池化层模块
最大池化层用于下采样输入数据。在verilog中,可以通过取输入数据片段中元素的最大值的方式实现最大池化操作。这个模块的主要任务是在输入数据中选取指定大小的数据块,然后输出选定区域中的最大值。
3. ReLU模块
ReLU模块是卷积神经网络中的激活函数。在verilog中,每一个像素点的值需要和一个阈值比较。如果大于该阈值,则输出像素点的原值,否则输出0。
总结来说,在vivado2019.2平台中,通过verilog实现CNN卷积神经网络需要编写卷积层、最大化池化层以及激活函数的模块,并使用Vivado HLS和Vivado IP Integrator进行IP核的集成和系统级设计的实现。