想直接看公式的可跳至 "第三节 3.公式修正" 一、为什么需要SPP 首先需要知道为什么会需要SPP。 我们都知道卷积神经网络(CNN)由卷积层和全连接层组成，其中卷积层对于输入数据的大小并没有要求，唯一对数据大小有要求的则是 第一个全连接层 ，因此基本上所有的CNN都要求输入数据固定大小，例如著名 ...
分类：
其他好文 时间：
2018-03-15 13:23:17
阅读次数：
14882
caffe中的网络结构是一层连着一层的，在相邻的两层中，可以认为前一层的输出就是后一层的输入，可以等效成如下的模型 可以认为输出top中的每个元素都是输出bottom中所有元素的函数。如果两个神经元之间没有连接，可以认为相应的权重为０。其实上图的模型只适用于全连接层，其他的如卷积层、池化层，x与y之 ...
分类：
其他好文 时间：
2018-03-12 01:12:20
阅读次数：
1356
池化层 MaxPooling1D层 keras.layers.pooling.MaxPooling1D(pool_size=2, strides=None, padding='valid') 对时域1D信号进行最大值池化 参数 pool_size：整数，池化窗口大小 strides：整数或N... ...
分类：
其他好文 时间：
2018-03-10 21:57:38
阅读次数：
2605
一、CNN卷积神经网络的经典网络综述 下面图片参照博客：http://blog.csdn.net/cyh_24/article/details/51440344 二、LeNet-5网络 输入尺寸：32*32 卷积层：2个 降采样层(池化层)：2个 全连接层：2个 输出层：1个。10个类别（数字0-9 ...
分类：
Web程序 时间：
2018-03-09 15:34:09
阅读次数：
3068
堆缓冲区 最常用的 ByteBuf 模式是将数据存储在 JVM 的堆空间中。 这种模式被称为支撑数组（backing array）， 它能在没有使用池化的情况下提供快速的分配和释放。 直接缓冲区 直接缓冲区的内容将驻留在常规的会被垃圾回收的堆之外。直接缓冲区对于网络数据传输是理想的选择。因为如果你的 ...
分类：
Web程序 时间：
2018-03-01 11:48:39
阅读次数：
558
图片经过卷积、激活后的结果一般带有大量原图信息。 上图中卷积核提取的是竖直方向上的连续像素，但是，被增强的像素只占了结果的1/3，对于多层网络，其余重要性较低的信息也被传入了下一层网络，造成了不必要的浪费，因此需要用池化对卷基层得到的结果做聚合统计。池化的理论基础是：图像相邻位置的像素是相关的，即使 ...
分类：
其他好文 时间：
2018-02-26 11:33:47
阅读次数：
304
优化 池化 Pooling max pooling 理论上，最大池化操作的好处是减小输入大小，使得神经网络能够专注于最重要的元素。最大池化只取覆盖区域中的最大值，其它的值都丢弃。 TensorFlow 提供了 tf.nn.max_pool() 函数，用于对卷积层实现 最大池化 。 mean pool ...
分类：
其他好文 时间：
2018-02-24 23:12:41
阅读次数：
344
MNIST数据集上简单CNN实现 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~ "Follow Me" 参考文献 Tensorflow机器学习实战指南 源代码请点击下方链接欢迎加星 "Tesorflow实现基于MNIST数据集上简单CNN" 少说废话多写代码 下载并读取MNIST数据集 构造模型 训练模型 ...
分类：
其他好文 时间：
2018-02-11 22:35:10
阅读次数：
689
使用一维数据构造简单卷积神经网络 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~ "Follow Me" 神经网络对于一维数据非常重要，时序数据集、信号处理数据集和一些文本嵌入数据集都是一维数据，会频繁的使用到神经网络。我们在此利用一组一维数据构造卷积层 最大池化层 全连接层的卷积神经网络。希望给大家使用CN ...
分类：
其他好文 时间：
2018-02-07 12:13:14
阅读次数：
383
使用二维数据构造简单卷积神经网络 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~ "Follow Me" 图像和一些时序数据集都可以用二维数据的形式表现，我们此次使用随机分布的二位数据构造一个简单的CNN—网络卷积 最大池化 全连接 参考代码 python Implementing Different Lay ...
分类：
其他好文 时间：
2018-02-07 12:12:10
阅读次数：
706
