全连接层，为什么在卷积神经网络中全连接层4096维特征向量
来源：整理 编辑：智能门户 2024-10-22 17:36:12
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1，为什么在卷积神经网络中全连接层4096维特征向量
通常为了计算的优化等缘故，维度一般取2的指数。全连接层后续计算loss，总共类别应该会有上千类，所以之前的layer最好也是1000这种规模，所以一般取1024,2048,4096等。通过在数据集上进行测试，可以跑出来一个结果比较好的网络结构
2，matconvnet 中全连接层与卷积层有区别吗
一般是直接开2d线程，每个线程计算当前pixel和kernel的卷积值即可。卷积核都采用share memory存储matconvnet是一个卷积网络工具箱，所以呢在这里面的全连接层就用1×1大小的卷积核替代了。比如全连接层中的4096个节点就变成了4096个1×1的卷积核，其效果差不多。
3，tensorflow 什么叫全连接层
or each other and our commitment to each可以装xp虚拟机。微软的官网上边有下载。不要自己乱下载，不然会有很多未知问题。现在较流行的是vmware7.0 。window xp pro 镜像文件。下载好备用。（找一个“电脑疯子”xp镜像文件，600m的纯净版最好。）记好路径。
4，深度网络的全连接层微调怎么实现
这个不是把网络连接给删了， 还原以后网卡驱动还没装上吧!你重装一下网卡驱动!我自己总结的：1、神经网络算法隐含层的选取1.1 构造法首先运用三种确定隐含层层数的方法得到三个隐含层层数，找到最小值和最大值，然后从最小值开始逐个验证模型预测误差，直到达到最大值。最后选取模型误差最小的那个隐含层层数。该方法适用于双隐含层网络。1.2 删除法单隐含层网络非线性映射能力较弱，相同问题，为达到预定映射关系，隐层节点要多一些，以增加网络的可调参数，故适合运用删除法。1.3黄金分割法算法的主要思想：首先在[a,b]内寻找理想的隐含层节点数，这样就充分保证了网络的逼近能力和泛化能力。为满足高精度逼近的要求，再按照黄金分割原理拓展搜索区间，即得到区间[b,c]（其中b=0.619*（c-a）+a），在区间[b,c]中搜索最优，则得到逼近能力更强的隐含层节点数，在实际应用根据要求，从中选取其一即可。
5，怎么确实cnn全连接层的神经元数目
你的数据是另一种，而人工合成的图像由于添加非自然噪点。用MNIST训练网络，reg等。而是在确定结构上调整参数，数据集是一种分布，完全用数据集训练的模型就能得到一个还好的结果，卷积的模板大小等？对于把流行数据集与自己数据混合训练模型的方法。如果你的数据量大到足以与数据集媲美，只训练后面的全连接层参数。如果自己的数据和数据集有些差别，用你自己的数据集，如果是1，但我认为结果不会太好。需要学习的话。但是对于流行数据集而言，无非是把CNN当成学习特征的手段，所以能用肉眼难分辨的噪声严重干扰分类结果，不满足模型假设。如果二者相差过大。然后cs231n与其问别人。如果是各种主题。如果是彩色数字，首先你去看UFLDL教程，那么可能不加自己的数据，而欺骗CNN的方法则主要出于，自然图像分布在一种流形结构中，1，自己的标注数据量一般不会太大：1000。cnn认为图像是局部相关的，后面的全连接层对应普通的神经网络做分类，你需要固定卷积池化层，learning rate，那么直接用你的数据训练网络即可，我没试过:100这种比例，也未尝不可，视你的数据量调整规模，先转成灰度，weight scale，首先你看了imageNet数据集了吗。CNN一是调整网络结构，前面的卷积层学习图像基本-中等-高层特征，你可以吧网络看成两部分，几层卷积几层池化。你用CNN做图像分类。而后用于分类的全连接层，训练的模型需要这种流形假设。如果两种数据十分相似。这时候只能把数据集用来训练cnn的特征提取能力，那混在一起我认为自己的是在用自己的数据当做噪声加到数据集中，用彩色的imageNET训练，放到一起训练。在流行的数据集上训练完你要看你的图像是什么
6，卷积神经网络最后的全连接层的权值也是学习得来的吗
是的 fc的weights cnn的卷积核 以及 pooling层可能会有的 倍数与偏置都是学出来的作者：杨延生 链接： 来源：知乎 著作权归作者所有，转载请联系作者获得授权。 "深度学习"是为了让层数较多的多层神经网络可以训练，能够work而演化出来的一系列的 新的结构和新的方法。 新的网络结构中最著名的就是cnn，它解决了传统较深的网络参数太多，很难训练的问题，使用了逗局部感受野地和逗权植共享地的概念，大大减少了网络参数的数量。关键是这种结构确实很符合视觉类任务在人脑上的工作原理。 新的结构还包括了：lstm，resnet等。 新的方法就多了：新的激活函数：relu，新的权重初始化方法（逐层初始化，xavier等），新的损失函数，新的防止过拟合方法（dropout, bn等）。这些方面主要都是为了解决传统的多层神经网络的一些不足：梯度消失，过拟合等。 ---------------------- 下面是原答案 ------------------------ 从广义上说深度学习的网络结构也是多层神经网络的一种。 传统意义上的多层神经网络是只有输入层、隐藏层、输出层。其中隐藏层的层数根据需要而定，没有明确的理论推导来说明到底多少层合适。 而深度学习中最著名的卷积神经网络cnn，在原来多层神经网络的基础上，加入了特征学习部分，这部分是模仿人脑对信号处理上的分级的。具体操作就是在原来的全连接的层前面加入了部分连接的卷积层与降维层，而且加入的是一个层级。 输入层 - 卷积层 -降维层 -卷积层 - 降维层 -- .... -- 隐藏层 -输出层 简单来说，原来多层神经网络做的步骤是：特征映射到值。特征是人工挑选。 深度学习做的步骤是 信号->特征->值。 特征是由网络自己选择。
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