卷积神经网络各层基本知识
文章目录一、如何帮助神经网络识别图像？二、什么是神经网络？三、什么是卷积神经网络？3.1案例3.2图像输入3.3提取特征3.4卷积（convolution）3.5池化（Pooling）3.6**函数RelU(RectifiedLinearU…
构建卷积神经网络主要包含3种不同的网络层，分别是convolutionlayer，poolinglayer以及fullyconnectedlayer。下文将针对这个三个方面进行解读。一、卷积层在介绍卷积层之前，我们首先需要了解窗口的概念。我…
卷积神经网络学习——第二部分：卷积神经网络训练的基本流程一、序言二、训练流程1、数据集引入2、构建网络（1）四层卷积神经网络（2）两层全连接层网络3、模型训练4、模型评估三、总结一、序言 本文承接第一部分，基于对卷积神经网络网络组成的认识…
神经网络技术起源于上世纪五、六十年代，当时叫感知机（perceptron），拥有输入层、输出层和一个隐含层。输入的特征向量通过隐含层变换达到输出层，在输出层得到分类结果。早期感知机的推动者是Rosenblatt。（扯一个不相关的：由于计算技…
卷积神经网络是从利用开始，一步一步走到懂过程，再到理解。对卷积神经网络的理解，先从其结构开始。卷积神经网络包括了输入层，卷积层，池化层（下采样）,全连接层和输出层。卷积层，这是卷积神经网络中较为核心的网络层，主要进行卷积操作，基于图像的控件…
代码来源：https://github.com/eriklindernoren/ML-From-Scratch卷积神经网络中卷积层Conv2D（带stride、padding）的具体实现：https://www.cnblogs.com/xi…
迁移学习(概念)：就是将一个问题上训练好的模型通过简单的调整使其适用于一个新的问题。根据论文DeCAF中的结论，可以保留训练好的Inception-3模型中所有卷积层的参数，只是替换最后一层全连接层，在最后这一层全连接层之前的网络层称之为瓶…
