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獵維科技官網全連接神經網路

發布時間: 2022-09-24 23:08:18

什麼是全連接神經網路,怎麼理解「全連接」

1、全連接神經網路解析:對n-1層和n層而言,n-1層的任意一個節點,都和第n層所有節點有連接。即第n層的每個節點在進行計算的時候,激活函數的輸入是n-1層所有節點的加權。

2、全連接的神經網路示意圖:


3、「全連接」是一種不錯的模式,但是網路很大的時候,訓練速度回很慢。部分連接就是認為的切斷某兩個節點直接的連接,這樣訓練時計算量大大減小。

❷ 卷積神經網路為什麼最後接一個全連接層

在常見的卷積神經網路的最後往往會出現一兩層全連接層,全連接一般會把卷積輸出的二維特徵圖(feature map)轉化成(N*1)一維的一個向量
全連接的目的是什麼呢?因為傳統的端到到的卷積神經網路的輸出都是分類(一般都是一個概率值),也就是幾個類別的概率甚至就是一個數--類別號,那麼全連接層就是高度提純的特徵了,方便交給最後的分類器或者回歸。

但是全連接的參數實在是太多了,你想這張圖里就有20*12*12*100個參數,前面隨便一層卷積,假設卷積核是7*7的,厚度是64,那也才7*7*64,所以現在的趨勢是盡量避免全連接,目前主流的一個方法是全局平均值。也就是最後那一層的feature map(最後一層卷積的輸出結果),直接求平均值。有多少種分類就訓練多少層,這十個數字就是對應的概率或者叫置信度。

❸ 線性層和全連接層的區別

線性層和全連接層沒有區別。線性層即全連接層。

全連接層,是每一個結點都與上一層的所有結點相連,用來把前邊提取到的特徵綜合起來。由於其全相連的特性,一般全連接層的參數也是最多的。

例如在VGG16中,第一個全連接層FC1有4096個節點,上一層POOL2是7*7*512 = 25088個節點,則該傳輸需要4096*25088個權值,需要耗很大的內存。

卷積神經網路的全連接層

在 CNN 結構中,經多個卷積層和池化層後,連接著1個或1個以上的全連接層。與 MLP 類似,全連接層中的每個神經元與其前一層的所有神經元進行全連接。全連接層可以整合卷積層或者池化層中具有類別區分性的局部信息。為了提升 CNN 網路性能,全連接層每個神經元的激勵函數一般採用 ReLU 函數。

最後一層全連接層的輸出值被傳遞給一個輸出,可以採用 softmax 邏輯回歸(softmax regression)進行分類,該層也可稱為 softmax 層(softmax layer)。對於一個具體的分類任務,選擇一個合適的損失函數是十分重要的,CNN 有幾種常用的損失函數,各自都有不同的特點。通常,CNN 的全連接層與 MLP 結構一樣,CNN 的訓練演算法也多採用BP演算法。



❹ 全連接神經網路參數個數怎麼計算

對n-1層和n層而言
n-1層的任意一個節點,都和第n層所有節點有連接。即第n層的每個節點在進行計算的時候,激活函數的輸入是n-1層所有節點的加權。

全連接是一種不錯的模式,但是網路很大的時候,訓練速度回很慢。部分連接就是認為的切斷某兩個節點直接的連接,這樣訓練時計算量大大減小

❺ 什麼是全連接神經網路怎麼理解「全連接」

1、全連接神經網路解析:對n-1層和n層而言,n-1層的任意一個節點,都和第n層所有節點有連接。即第n層的每個節點在進行計算的時候,激活函數的輸入是n-1層所有節點的加權。

2、全連接的神經網路示意圖:


3、「全連接」是一種不錯的模式,但是網路很大的時候,訓練速度回很慢。部分連接就是認為的切斷某兩個節點直接的連接,這樣訓練時計算量大大減小。

❻ 為什麼全連接神經網路在圖像識別中不如卷積神經網路

輸入數據是n*n的像素矩陣,再使用全連接神經網路,那麼參數的個數會是指數級的增長,需要訓練的數據太多。
而CNN的話,可以通過共享同一個參數,來提取特定方向上的特徵,所以訓練量將比全連接神經網路小了很多。

❼ 34-卷積神經網路(Conv)

深度學習網路和普通神經網路的區別

全連接神經網路的缺點

卷積神經網路的錯誤率

卷積神經網路的發展歷程

卷積神經網路的結構

結構特點:
神經網路(neural networks)的基本組成包括輸入層、隱藏層、輸出層。而卷積神經網路的特點在於隱藏層分為卷積層和池化層(pooling layer,又叫下采樣層)。

卷積過程

糾正:卷積層的過濾器,就是一個矩陣,裡面的元素是對應掃描時每個像素點的權重

即:每個過濾器會產生一張feature map

0填充的兩種方式
卷積核在提取特徵映射時的動作稱之為padding(零填充),由於移動步長不一定能整出整張圖的像素寬度。其中有兩種方式,SAME和VALID

彩色圖片的卷積過程

由於彩色圖片有3個通道,即3張表,所以filter需要分3次去分別觀察,每次觀察的結果直接相加作為最後的結果

過濾器的個數

有幾個過濾器,就會生成幾張表。eg:
對於[28, 28, 1]的圖片,如果有32個過濾器,就會卷積的結果就為[28, 28, 32],相當於圖片被「拉長」了

觀察結果大小的計算

面試可能考

注意:如果計算結果出現小數,需要結合情況具體考慮,而不是說直接四捨五入

卷積的api

在卷積神經網路中,主要使用Relu函數作為激活函數

即在這里使用relu函數去掉了像素中小於0的值

神經網路中為什麼要使用激活函數

為什麼使用relu而不再使用sigmoid函數?

api

卷積就是進行特徵的提取,觀察更加仔細,然而,觀察仔細就意味著數據多,運算量增加,這就需要使用池化層以減少計算量

Pooling層主要的作用是特徵提取,通過去掉Feature Map中不重要的樣本,進一步減少參數數量。Pooling的方法很多,最常用的是Max Pooling。

池化層也有一個窗口大小(過濾器)

即:池化過程讓圖片變得更「窄」

即:卷積層使得圖片變長,池化層使得圖片變窄,所以經過卷積,圖片越來越「細長」

api

池化中SAME的計算方式與卷積過程中SAME的計算方式一樣。eg:
[None, 28, 28, 32]的數據,經過2x2,步長為2,padding為SAME的池化,變成了[None, 14, 14, 32]

分析:前面的卷積和池化相當於做特徵工程,後面的全連接相當於做特徵加權。最後的全連接層在整個卷積神經網路中起到「分類器」的作用。

所以神經網路也相當於是一個特徵選擇的方式

❽ 全連接神經網路和傳統bp網的區別

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一個是表示各層連接方式,一個表示訓練方式。沒有什麼可比性。