图示池化层（前向传播） 池化层其实和卷积层有点相似，有个类似卷积核的窗口按照固定的步长在移动，每个窗口做一定的操作，按照这个操作的类型可以分为两种池化层： MAC （max pooling）在窗口中取最大值当做结果 AVG （average pooling）在窗口中取平均值当做结果 池化层的反向传播 ...
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2017-10-18 13:18:21
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卷积神经网络（CNN）由输入层、卷积层、激活函数、池化层、全连接层组成，即INPUT-CONV-RELU-POOL-FC (1)卷积层：用它来进行特征提取，如下： 输入图像是32*32*3，3是它的深度（即R、G、B），卷积层是一个5*5*3的filter(感受野)，这里注意：感受野的深度必须和输入 ...
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2017-09-14 15:01:55
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卷积层 卷积层向前传播示意图： 卷积层反向传播示意图： 池化层（亦下采样层） 池化层向前传播： 和卷积层类似，但是更简单一点，只要在对应feature map的原输入上取个窗口然后池化之即可， 池化层反向传播： 反向传播的时候也是还原窗口，除最大值处继承上层梯度外（也就是说本层梯度为零），其他位置置 ...
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2017-07-24 11:34:58
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1、最大池化 max pooling是CNN当中的最大值池化操作，其实用法和卷积很类似。 tf.nn.max_pool(value, ksize, strides, padding, name=None) 参数是四个，和卷积很类似： 第一个参数value：需要池化的输入，一般池化层接在卷积层后面，所 ...
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2017-07-21 19:47:00
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输入层 隐藏层 激励函数 BR 卷积层： 观察所需要的信息 池化层（下采样层） 最后实现分类 softmax激励函数 输出层 训练方法 数据集进行处理 训练 model 测试方法 加载.mat文件 实现分类、归一化处理 实现测试集结果 ...
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2017-07-18 11:49:44
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首先的阶段由卷积层和池化层组成，卷积的节点组织在特征映射块（feature maps）中，每个节点与上一层的feature maps中的局部块通过一系列的权重即过滤器连接。加权和的结果被送到非线性函数中如ReLU。一个feature maps中所有的节点分享相同的过滤器，即共享权重。这种结构的原因是 ...
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2017-07-17 10:03:54
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介绍tensorflow中的网络API，包含：卷积层，池化层，激活函数（含dropout和bias_add）函数。 ...
CNN神经网络架构至少包含一个卷积层 (tf.nn.conv2d)。单层CNN检测边缘。图像识别分类，使用不同层类型支持卷积层，减少过拟合，加速训练过程，降低内存占用率。 TensorFlow加速所有不同类弄卷积层卷积运算。tf.nn.depthwise_conv2d，一个卷积层输出边接到另一个卷积 ...
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2017-05-25 10:12:18
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首先看一下卷积神经网络模型，如下图： 卷积神经网络（CNN）由输入层、卷积层、激活函数、池化层、全连接层组成，即INPUT-CONV-RELU-POOL-FC池化层：为了减少运算量和数据维度而设置的一种层。 代码如下： ...
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2017-05-10 11:27:16
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在使用mnist数据集的时候，一直想看看数据中原来的图片，还有卷积层、池化层中的图片，经过不断的捣鼓，最后显示了出来。只看数据集中的图片用如下代码就好了： batch_xs的Size是(100,784)，其中100是由batch大小决定，mnist中的每张图片本来的大小是28x28的，然后数据集中存 ...
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2017-04-15 12:23:25
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