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CNN卷积神经网络
CNN网络结构 在神经网络的发展历史中介绍了，CNN被广泛应用与图像领域，本文对CNN网络结构与算法进行进一步的介绍。 基本网络结构 CNN的网络结构一般包括： 输入层 由若干卷积层、激活函数、池化层、全连接层组成的隐藏层 使用softmax激活函数的输出层 卷积运算 CNN中的卷积运行表示实训第十一天2022/7/22
9：00-10：00 -55 预训练模型 介绍比赛。 10：00-11：30 -56 VGG16 conv_base卷积基 include_top密集连接分类器（1000个类别） 两次卷积一次池化，block1，64 两次卷积一次池化，block2，128 三次卷积一次池化，block3，256 三次卷积一次池化，block4，512 三次卷积一次池化。block5，512 11：30-1Faster RCNN理论
不行，看完还是对于底层原理和具体过程不清楚，主要是因为没要相关的理论基础 先了解个大概 外部链接： Faster RCNN理论合集 视频1 RCNN IOU交并比 交集/并集 视频2 FastRCNN 减少了计算冗余 如果你的样本里面全是一种样本，就类似于你100个题目里面有98个选A，那么你不需要任何知识，PyTorch-池化层
1．最大池化层算法 2．平均池化算法 3．乘幂平均池化算法 4．分数池化算法 5．自适应池化算法 6．反池化算法无影云应用核心技术解读
简介：本文整理自阿里云无影高级技术专家付志超，在阿里云EMR StarRocks无影云应用线上发布会的分享。本篇内容主要分为三个部分： 1. 无影云应用产品简介 2. 无影云应用技术架构 3. 总结&展望 了解更多无影云内容：无影云应用重磅发布_应用云化_云渲染_弹性计算-阿里云 一、无影云应用论文总结-语义分割经典模型
语义分割是图像分割中的基本任务，是指对于图像将每个像素都标注上对应的类别，不区分个体。简单地说，我们需要将视觉输入的数据分为不同的语义可解释性类别。若是区分了个体数量，那么就是实例分割。 本文主要总结一些较为经典的语义分割模型，慢慢更新，主要是对U-Net、FCN、SegNet、PSPNet内存池技术讲解
内存池化 1、池化技术 池化技术是一种常见的提高资源利用率的优化技巧。池化技术先向系统申请程序经常需要使用的核心资源，将这些资源置于“池”中。常见的池化技术包括内存池、线程池、连接池等。 内存池 （1）未使用内存池情况下，频繁通过new/delete、malloc/free 向系统申请/释放内存SoftPool：基于Softmax加权的池化操作 | 2021新文
SoftPool使用softmax进行加权池化，能够保持特征的表达性并且是可微操作。从性能和准确率来看，SoftPool是目前的常规池化方法的一个不错的替代品 来源：晓飞的算法工程笔记 公众号 论文: Refining activation downsampling with SoftPool 论文地址：https://arxiv.org/abs/2101.00《Mybatis 手撸专栏》第6章：数据源池化技术实现
作者：小傅哥 博客：https://bugstack.cn - 手写Mybatis系列文章 沉淀、分享、成长，让自己和他人都能有所收获！TensorFlow笔记（五）卷积神经网络
第五章 卷积神经网络 本节主要内容：讲解卷积神经网络，利用基础CNN、LeNet、AlexNet、VGGNet、InceptionNet和ResNet实现图像识别。 1 全连接网络回顾 全连接NN特点：每个神经元与前后相邻层的每一个神经元都有连接关系。（可以实现分类和预测） 全连接网络的参数个数为： 如图5-1所示，针对一深度学习教程 | 卷积神经网络解读
作者：韩信子@ShowMeAI 教程地址：http://www.showmeai.tech/tutorials/35 本文地址：http://www.showmeai.tech/article-detail/221 声明：版权所有，转载请联系平台与作者并注明出处 收藏ShowMeAI查看更多精彩内容 本系列为吴恩达老师《深度学习专业课程》学习与总结整理所得，对应的课池化技术及线程池使用
TF11——LeNet
TF11——LeNet 经典卷积网络 LeNet由Yann LeCun于1998年提出，卷积网络开篇之作。 在统计神经网络层数时，一般只统计卷积计算层和全连接计算层，其余操作可以认为是卷积计算层的附属 LeNet一共有五层网络，其中C1是一层卷积，C3是一层卷积，C5、F6、Output是连续的三层全连接，卷积就是CBAPD，TF06——池化
TF06——池化 池化（Pooling） 池化用于减少特征数据量 最大值池化 可提取图片纹理，均值池化可保留背景特征 如果用2*2的池化核对输入图片以2为步长进行池化，输出图片将变为输入图片的四分之一大小 最大池化，是用2*2的池化核框住这四个像素点，选择最大的6输出，步长是2 ，滑动到紫色区域，把这下采样上采样 nn.MaxPool2d() nn.AvgPool2d()池化层
1.下采样是缩小图像，英文是subsampled或者downsampled；上采样是放大图像，英文是upsampling 2.池化层是当前卷积神经网络中常用组件之一，它最早见于LeNet一文，称之为Subsample。自AlexNet之后采用Pooling命名。池化层是模仿人的视觉系统对数据进行降维，用更高层次的特征表示图像。 实施池反向传播过程中不可导情况处理
参考这篇文章： https://blog.csdn.net/weixin_42720875/article/details/105936398 《神经网络反向求导不可导情况处理》 写的蛮好，主要写了Relu函数、平均池化、最大池化的处理方式。 Relu函数 次梯度方法(subgradient method)是传统的梯度下降方法的拓展，用来处理不可导【多标签文本分类】Deep Learning for Extreme Multi-label Text Classification
·阅读摘要： 本文提出结合CNN的XML-CNN模型来解决大规模的多标签文本分类问题。 [1] Deep Learning for Extreme Multi-label Text Classification [0] 摘要 极端多标签文本分类(extreme multi-label text classification (XMTC))是指从一个非常大的标签集合为神经网络-池化层
池化层： 一种形式的降采样 理解：在发现一个特征之后，它的精确位置远不及它和其他特征的相对位置的关系重要。池化层会不断地减小数据的空间大小，因此参数的数量和计算量也会下降，这在一定程度上也控制了过拟合。 作用： 特征不变性 特征降维（下采样） 在一定程度上防止过拟合 实现非线MetaFormer才是计算机视觉真正需要的
原标题：MetaFormer is Actually What You Need for Vision 论文地址: https://arxiv.org/abs/2111.11418 代码地址: https://github.com/sail-sg/poolformer 01 Abstract 本文提出Transformer的成功并不是源于其自注意力结构，而是其广义架构，通常大家普遍认为基于自注意力的tokenVGG论文学习心得
一、网络结构 基本概念 如果输入的是一个RGB图像，那么就会有3个通道。“channel”通常被用来描述“layer”的结构。相似的，“kernel”是被用来描述“filter”的结构。 来自 <深度学习中的各种卷积_滤波器> 输入是一个5x5x3的矩阵，有三个通道。filter是一个3x3x3的矩阵。首先，fil第七课 TensorFlow实现卷积神经网络
TensorFlow实现卷积神经网络 一 本节课程介绍 1.1 知识点 1、卷积神经网络介绍； 2、TensorFlow实践CNN网络； 二 课程内容 2.1 卷积神经网络基本介绍 卷积神经网络是一种使用卷积结构构建的神经网络模型，其特点是局部感知、权值共享，池化减少参数和多层次结构。 其基本结构包括输【吴恩达deeplearning.ai】1.9 池化层
←上一篇↓↑下一篇→1.8 简单卷积网络示例回到目录1.10 卷积神经网络示例 池化层 (Pooling Layers) 除了卷积层，卷积网络也经常使用池化层来缩减模型的大小，提高计算速度，同时提高所提取特征的鲁棒性，我们来看一下。 先举一个池化层的例子，然后我们再讨论池化层的必要性。假如输pytorch学习笔记-最大池化的使用
作用：保留输入特征，同时减小数据量。 输入图像： 1203101231121005231121011 池化核：3*3，kernel_size=3 输出图像：ceil_mode=True 2351 ceil_mode=False 2 输入： from turtle import shape import torch from torch import nn from torch.nn import MaxPool2d input=torch.tensor([[10119-CNN结构，BN，过拟合，Leetcode(125，136，141)
CNN，BN,过拟合 1.卷积神经网络（CNN）1.1 基础结构1.2 卷积层1.2.1 什么是感受野？1.2.2 卷积层超参数1.2.3 激励函数1.2.4 卷积层误差反向传播1.2.4.1 卷积运算实例1.2.4.2 卷积层误差反向传播 1.3 池化层1.3.1 池化层超参数和池化方法1.3.1.1平均池化（mean pooling）1.3.1.2 最大HDC2021技术分论坛：组件通信、硬件池化，这些创新技术你get了吗？
HarmonyOS是一款全新的分布式操作系统，为开发者提供了元能力框架、事件通知、分布式硬件等分布式技术，使能开发出面向全场景的分布式应用。随着HarmonyOS应用生态的不断壮大，开发者使用原有的分布式技术在实现某些创新场景时显得力不从心，因为开发难度较大，直接影响了开发效率。 “