卷积神经网络基础知识概述
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更新于2024-08-29
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卷积神经网络基础知识点
卷积神经网络是深度学习中的一种重要模型,广泛应用于图像识别、目标检测、图像分割等领域。下面是卷积神经网络基础知识点的总结:
一、卷积层
* 卷积层是卷积神经网络的基本组件,用于提取图像特征。
* 卷积层的输入是一个二维输入数组和一个二维核(kernel)数组,输出也是一个二维数组。
* 卷积核的尺寸通常小于输入数组,卷积核在输入数组上滑动,在每个位置上,卷积核与该位置处的输入子数组按元素相乘并求和,得到输出数组中相应位置的元素。
二、填充
* 填充(padding)是指在输入高和宽的两侧填充元素(通常是0元素),以控制输出的形状。
* 填充可以防止边缘的信息损失,提高模型的性能。
三、步幅
* 步幅(stride)是指卷积核在输入数组上滑动的步长。
* 步幅的选择对输出的形状和模型的性能有重要影响。
四、多输入通道和多输出通道
* 卷积层的输入可以包含多个通道,例如彩色图像的RGB三个颜色通道。
* 卷积层的输出也可以包含多个通道,可以通过为每个输出通道创建形状为ci×kh×kw的核数组来实现。
五、池化
* 池化(pooling)是指降低图像维度的操作,常用于降低模型的参数数量和计算量。
* 常见的池化方法有最大池化和平均池化。
六、LeNet模型
* LeNet模型是卷积神经网络的经典模型,提出于1990年代。
* LeNet模型由多个卷积层和池化层组成,能够识别手写数字。
七、深度卷积神经网络
* 深度卷积神经网络是指具有多个卷积层和池化层的模型,能够提取图像的高级特征。
* 深度卷积神经网络的代表模型有AlexNet、VGG、GoogLeNet等。
八、AlexNet
* AlexNet是深度卷积神经网络的代表模型,提出于2012年。
* AlexNet模型由五个卷积层和三层全连接层组成,能够识别图像中的对象。
九、VGG
* VGG是深度卷积神经网络的代表模型,提出于2014年。
* VGG模型由多个卷积层和池化层组成,能够识别图像中的对象。
十、NiN和GoogLeNet
* NiN是深度卷积神经网络的代表模型,提出于2014年。
* GoogLeNet是深度卷积神经网络的代表模型,提出于2014年。
卷积神经网络是深度学习中的一种重要模型,广泛应用于图像识别、目标检测、图像分割等领域。了解卷积神经网络的基础概念和模型是学习深度学习的基础。
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