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【深度学习】卷积神经网络

news 2025/8/23 3:28:11

1 卷积神经网络（CNN）可以做什么？

  1. 检测任务
  2. 分类与检索
  3. 超分辨率重构：将图像训练的更清晰
  4. 医学任务等
  5. 无人驾驶
  6. 人脸识别

2 用GPU：图像处理单元
比CPU块一百倍以上

3 卷积神经网络与传统神经网络的区别
传统神经网络：将数据拉成向量
卷积神经网络：三维数据
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4 整体架构

  • 输入层
  • 卷积层：提取特征
  • 池化层：压缩特征
  • 全链接层
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5 卷积进行特征提取：
绿色的：特征图

6 步长与卷积核大小对结果的影响

卷积网络中可以无限堆叠，但是并不是堆叠次数越高效果越好

7 卷积层涉及参数

  1. 滑动窗口步长：移动窗口移动的步长决定特征图的大小（丰富度）一般为1
  2. 卷积核尺寸：一般用正方形卷积3✖️3（图像）
  3. 边缘填充：边缘的数据不一定不重要，所以用0填充图像的边缘保证图像数据被充分利用
  4. 卷积核个数：最后在计算过程当中要得到多少个特征图（相等）每个卷积核里面的数据都是不一样的：卷积核就是权重参数的三维版本
    在这里插入图片描述

8 特征图尺寸计算与参数共享

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9 卷积参数共享
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每个区域都是用相同的核进行训练的，参数是全局共享的

10 池化层的作用
池化层：进行压缩（下采样操作）相当于是数据瘦身
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11 整体网络架构
在这里插入图片描述
全联接层要将所有的特征值拉成一个特征向量，然后进行五分类操作
【10240，5】将10240个特征转化成五个类别的概率

12 怎么判断神经网络有多少层
带参数计算的才算一层：卷积层，全联接层（上图为七层神经网络）
激活层，池化层没有参数，不算一层

13 特征图的变换
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14 历史上几种经典的神经网络

2014年：经典网络-VGG
所有卷积大小都是3✖️3 精细提取网络特征
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当pooling之后会有数据损失，下次用卷积弥补起来，用特征图的个数弥补数据的确实
问题就是训练时间太久了，但效率比AIEXNEX高15%左右

2015年：经典网络-Resnet 残差网络
现在是主流网络结构 最常见的是50层和101层
想要把层数堆叠起来，并且将不利于模型的层权重设为零
所以深度网络效果只能越来越好
左图：传统网络 右图：残差网络
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15 感受野
我们希望感受野越大越好

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