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6种卷积神经网络压缩方法
一、低秩近似 简单理解就是，卷积神经网络的权重矩阵往往稠密且巨大，从而计算开销大，有一种办法是采用低秩近似的技术将该稠密矩阵由若干个小规模矩阵近似重构出来，这种方法归类为低秩近似算法。 3.CNN 网络一个典型的模块是由卷积 (Conv)-> 批标准化 (BNorm)-> 激活 (Activ)-> 池化 (Pool) 这样的顺序操作组成的。 对于异或神经网络，设计出的模块是由批标准化 (BNorm)-> 二值化激活 (BinActiv)-> 二值化卷积 (BinConv)-> 池化 (Pool) 的顺序操作完成。 利用量化后的 Weight (只有 + 1/-1) 来计算前向传播，由二值权重与输入进行卷积运算（实际上只涉及加法），获得卷积层输出。 3. 该算法将原卷积运算分解为如下过程： 可以看到的是权重二值化神经网络（BWN）和全精度神经网络的精确度几乎一样，但是与异或神经网络（XNOR-Net）相比而言，Top-1 和 Top-5 都有 10+
44610编辑于 2023-04-25 - 来自专栏计算机视觉
6 种 卷积神经网络压缩方法
1、低秩近似 简单理解就是，卷积神经网络的权重矩阵往往稠密且巨大，从而计算开销大，有一种办法是采用低秩近似的技术将该稠密矩阵由若干个小规模矩阵近似重构出来，这种方法归类为低秩近似算法。 3.CNN 网络一个典型的模块是由卷积 (Conv)-> 批标准化 (BNorm)-> 激活 (Activ)-> 池化 (Pool) 这样的顺序操作组成的。 利用量化后的 Weight (只有 + 1/-1) 来计算前向传播，由二值权重与输入进行卷积运算（实际上只涉及加法），获得卷积层输出。 3. 该算法将原卷积运算分解为如下过程： 可以看到的是权重二值化神经网络（BWN）和全精度神经网络的精确度几乎一样，但是与异或神经网络（XNOR-Net）相比而言，Top-1 和 Top-5 都有 10+% 6、浅层 / 轻量网络 浅层网络：通过设计一个更浅（层数较少）结构更紧凑的网络来实现对复杂模型效果的逼近，但是浅层网络的表达能力很难与深层网络相匹敌。
38010编辑于 2024-03-19 - 来自专栏信数据得永生
TensorFlow 卷积神经网络实用指南：6~10
我们还讨论了各种自编码器，包括深度，变体和卷积。 此外，我们了解了一种新型的生成模型，称为生成对抗网络（GAN）。 当在 ImageNet 上训练深层卷积神经网络时，第一层中的卷积过滤器的可视化（请参见下图）显示，他们学习了低层特征，类似于边检测过滤器，而卷积过滤器在最后一层学习高级功能，这些功能捕获特定于类的信息。 在某些情况下，用于进行网络预训练的数据集甚至可以是合成的，可以从计算机图形引擎（例如 3D Studio Max 或 Unity）或其他卷积神经网络（例如 GAN）生成。 同样，使用跨步卷积就像将卷积和合并在一层中一样。 减小特征图的空间大小时，应增加使用的过滤器数量，以免丢失过多信息。 在深度网络中，请避免在第一层中过快减小空间大小。 如果网络变深并且训练损失没有减少，请考虑使用剩余连接。 在使网络精度在期望值之内并且如果计算成本成为问题之后，您可能会根据使用情况，研究深度卷积，瓶颈模块之类的技术，或现场出现的任何技术。
1K20编辑于 2023-04-23 - 来自专栏全栈程序员必看
卷积神经网络的卷积层_卷积神经网络详解
BN层，这里进行验证： 定义三个模型： 定义模型1 ： 一层卷积层和一层BN层网络 import numpy as np import math import torch import torch.nn m.running_mean.data.normal_(0, 1) m.running_var.data.uniform_(1, 2) 定义模型2 ： 一个卷积层网络 padding=1, bias=False) def forward(self, x): x = self.conv1(x) return x 定义模型3 ： 一层卷积网络 这里手动计算模型2的卷积过程，然后和模型2输出进行对比。 卷积原理如图 模型2有8个卷积核，每个kernel尺度为（3,3,3）对应待卷积特征图（C,H,W）,因为pad=1，stride=1，卷积之后输出特征图尺度为（1,8,64,64），首先对输出进行填充
2.1K21编辑于 2022-11-07 - 来自专栏SimpleAI
【DL笔记6】从此明白了卷积神经网络（CNN）
---- 从今天起，正式开始讲解卷积神经网络。这是一种曾经让我无论如何也无法弄明白的东西，主要是名字就太“高级”了，网上的各种各样的文章来介绍“什么是卷积”尤为让人受不了。 这里的“挪动”，就涉及到一个步长了，假如我们的步长是1，那么覆盖了一个地方之后，就挪一格，容易知道，总共可以覆盖6×6个不同的区域。 那么，我们将这6×6个区域的卷积结果，拼成一个矩阵： ? 诶？！ 这个时候的卷积，是三个channel的所有元素对应相乘后求和，也就是之前是9个乘积的和，现在是27个乘积的和。因此，输出的维度并不会变化。还是(6,6)。 但是，一般情况下，我们会 使用多了filters同时卷积，比如，如果我们同时使用4个filter的话，那么 输出的维度则会变为(6,6,4)。 我特地画了下面这个图，来展示上面的过程： ? ---- 四、卷积神经网络 VS. 传统神经网络 其实现在回过头来看，CNN跟我们之前学习的神经网络，也没有很大的差别。 传统的神经网络，其实就是多个FC层叠加起来。
75820发布于 2018-10-25 - 来自专栏全栈程序员必看
深度卷积网络_卷积神经网络输出大小
前言 在计算机视觉领域，卷积神经网络（CNN）已经成为最主流的方法，比如最近的GoogLenet，VGG-19，Incepetion等模型。 这里的 L L L 指的是网络总层数（网络深度），一般情况下，我们只把带有训练参数的层算入其中，而像Pooling这样的无参数层不纳入统计中，此外BN层尽管包含参数但是也不单独统计，而是可以计入它所附属的卷积层 对于普通的 L = 40 , k = 12 L=40,k=12 L=40,k=12网络，除去第一个卷积层、2个Transition中卷积层以及最后的Linear层，共剩余36层，均分到三个DenseBlock ： class DenseNet(nn.Module): "DenseNet-BC model" def __init__(self, growth_rate=32, block_config=(6, ): """DenseNet121""" model = DenseNet(num_init_features=64, growth_rate=32, block_config=(6, 12, 24,
85910编辑于 2022-11-10 - 来自专栏红色石头的机器学习之路
系列笔记 | 深度学习连载（6）：卷积神经网络基础
卷积神经网络其实早在80年代，就被神经网络泰斗Lecun 提出[LeNet-5, LeCun 1980]，但是由于当时的数据量、计算力等问题，没有得到广泛使用。 卷积神经网络的灵感来自50年代的诺贝尔生物学奖。Hubel & Wiesel, 1959，猫负责视觉的大脑区域，对于细小的线段感兴趣（而不是鱼），这个区域离眼睛远（而不是近）。 1.卷积层 Convolutional Layer 卷积层中有filter，在image空间中不断滑动，进行点乘dot filter 的dot的结果是一个数值，经过滑动dot，就会形成一个比原先照片小的层 ，厚度为1 filter可以有很多个，我们以6个filter为例 2.卷积过程 Convolutional Process 卷积的过程，就是一系列的卷积层的组合： 每一层提取的feature 从low 以7*7大小的图片为例 （2）zero padding zero padding 可以保持图片卷积后的大小 （3）计算 举例：输入图片是32x32x3 有10个5x5的filter ，stride
36420编辑于 2022-01-12 - 来自专栏机器学习原理
深度学习（6）——卷积神经网络cnn层级结构CNN特点卷积神经网络-参数初始化卷积神经网络过拟合解决办法
(cov) xrot = np.dot(x, u) 计 算 pca x = np.dot(x, u[:, :2]) 白 化 x = xrot / np.sqrt(s + 1e-5) 实际上在卷积神经网络中 缺点： 没有边界，可以使用变种ReLU: min(max(0,x), 6) 比较脆弱，比较容易陷入出现”死神经元”的情况 • 解决方案：较小的学习率 优点： 相比于Sigmoid和Tanh，提升收敛速度 池化层：Pooling Layer 在连续的卷积层中间存在的就是池化层，主要功能是：通过逐步减小表征的空间 尺寸来减小参数量和网络中的计算；池化层在每个特征图上独立操作。 GPU训练 物理含义不明确，从每层输出中很难看出含义来 卷积神经网络-参数初始化 在卷积神经网络中，可以看到神经元之间的连接是通过权重w以及偏置b实现的。 偏置项的初始化 一般直接设置为0，在存在ReLU激活函数的网络中，也可以考虑设置为一个很小的数字 卷积神经网络过拟合解决办法 当层次增加或者神经元数目增加的时候非常容易出现过拟合 Regularization
2K10发布于 2018-07-06 - 来自专栏人工智能
卷积神经网络之卷积操作
深度学习是一个目前非常火热的机器学习分支，而卷积神经网络（CNN）就是深度学习的一个代表性算法。 那么为什么卷积神经网络在图片任务上表现这么好呢？一大原因就是其中的卷积操作。那么什么是卷积操作呢？ 卷积这一概念来源于物理领域，但在图像领域又有所不同。 Output表示卷积操作之后的结果，这个窗口经过从上到下从左到右的滑动之后，得到了6个加权平均结果，构成了一个2*3的二维数组。 上面的例子是黑白图像的例子，那么彩色图像如何进行卷积呢？ 我们知道，彩色图像有三个颜色通道：红绿蓝，通常，在卷积神经网络中，是对这三个通道分别进行卷积操作的，而且各通道之间的卷积核也各不相同。 卷积操作有什么好处呢？ 而且在卷积神经网络中，卷积核是算法从数据中学习出来的，因此具有很大的自由度，不再需要人工的设计图像算子，因此CNN算法相当强大。
1.6K70发布于 2018-01-16 - 来自专栏Java架构师必看
卷积神经网络图解_卷积神经网络分类
今天说一说卷积神经网络图解_卷积神经网络分类,希望能够帮助大家进步!!! 文章目录 卷积层 卷积的优点——参数共享和稀疏连接 池化层——无需学习参数 卷积神经网络案例 梯度下降 经典的神经网络 残差网络 1x1卷积 (Network in Network and 1x1 Convolutions 网络或Inception层的作用就是代替人工来确定卷积层中的过滤器类型，或者确定是否需要创建卷积层或池化层。 神经网络应用 分类定位 目标点检测 滑动窗口的卷积实现 为什么要将全连接层转化成卷积层？有什么好处？ 6） 缺点： 不能输出最精准的边界框 YOLO算法 将这个对象分配到其中点所在的格子，即使对象横跨多个格子，也只会被分配到9个格子其中之一。
1.1K10编辑于 2022-09-23 - 来自专栏全栈程序员必看
全卷积网络fcn详解_全卷积神经网络原理
原文链接：全卷积网络 FCN 详解 FCN是深度学习应用在图像分割的代表作, 是一种端到端(end to end)的图像分割方法, 让网络做像素级别的预测直接得出label map, 下面我们来看看FCN 上图是语义分割所采用的全卷积网络(FCN)的结构示意图 全卷积网络 通常CNN网络在卷积层之后会接上若干个全连接层, 将卷积层产生的特征图(feature map)映射成一个固定长度的特征向量。 的图片上滑动，把每个经停的位置都带入卷积网络，最后得到6×6个位置的类别得分, 那么通过将全连接层转化为卷积层之后的运算过程为: 如果224×224的输入图片经过卷积层和下采样层之后得到了[7x7x512 ]的数组，那么，384×384的大图片直接经过同样的卷积层和下采样层之后会得到[12x12x512]的数组, 然后再经过上面由3个全连接层转化得到的3个卷积层，最终得到[6x6x1000]的输出((12 – 7)/1 + 1 = 6), 这个结果正是浮窗在原图经停的6×6个位置的得分 一个确定的CNN网络结构之所以要固定输入图片大小，是因为全连接层权值数固定，而该权值数和feature map大小有关
4.1K50编辑于 2022-11-02 - 来自专栏互联网技术分享
卷积神经网络
概述 神经网络(neual networks)是人工智能研究领域的一部分，当前最流行的神经网络是深度卷积神经网络(deep convolutional neural networks, CNNs)， 虽然卷积网络也存在浅层结构，但是因为准确度和表现力等原因很少使用。 目前提到CNNs和卷积神经网络，学术界和工业界不再进行特意区分，一般都指深层结构的卷积神经网络，层数从”几层“到”几十上百“不定。 利用（6）更新权重 6. 对训练集中的所有输入向量(图像)重复 2-5，完成一次所有训练成为一个epoch。当MSE误差稳定不变，或者到达某个迭代次数后，BP算法停止。 卷积神经网络的特点 局部连接：卷积层输出矩阵上的某个位置只与部分输入矩阵有关，而不是全部的输入矩阵。
1.1K30发布于 2021-05-13 - 来自专栏播放刘德华的歌
卷积神经网络
一个卷积神经网络，或CNN的简称，是一种类型的分类，在解决这个问题，其过人之处！ CNN是神经网络：一种用于识别数据模式的算法。 卷积神经网络概述 如果您以前学习过神经网络，那么您可能会觉得这些术语很熟悉。 那么，什么使CNN与众不同？ image.png 卷积神经网络原理解析 卷积神经网络-输入层 输入层在做什么呢？ 输入层（最左边的层）代表输入到CNN中的图像。 卷积神经网络-卷积层 image.png 卷积神经网络-池化的运算 这些内核的大小是由网络体系结构的设计人员指定的超参数。 卷积神经网络-卷积的计算原理 然后，执行元素和，包含所有3个中间结果以及网络已获悉的偏差。 此后，生成的二维张量将是在第一卷积层中最顶层神经元的上方界面上可见的激活图。
1.4K83发布于 2020-07-18 卷积神经网络
卷积神经网络的结构 卷积神经网络（CNN）主要由输入层、卷积层、激活函数、池化层和全连接层组成。典型结构为： 输入层（INPUT）：接收原始图像数据（如RGB图像为3通道）。 卷积神经网络的计算 输出特征图尺寸的计算公式为： [ N = \frac{W - F + 2P}{S} + 1 ] 参数说明： ( W )：输入尺寸（如256x256）。 卷积层2-5：逐步缩小空间尺寸，增加通道数（如输出13x13x256、6x6x256）。 全连接层：将6x6x256展平为9216维向量，经两层4096神经元和ReLU、Dropout后输出50类结果。 常见卷积层设置问题 问题1：为何使用Conv2d？ Conv1d：处理文本等一维数据，仅对宽度卷积。 Conv2d：处理图像等二维数据，对高度和宽度同时卷积。 问题2：卷积核参数简化 nn.Conv2d(3, 6, 5)中5表示5x5的方形卷积核。
50410编辑于 2025-12-18- 来自专栏wOw的Android小站
Charpter 9:卷积网络
卷积网络convolutional network,也叫做卷积神经网络convolutional neural network CNN 专门用来处理类似网格结构数据的神经网络. 比如 时间序列,轴上的一维网格 图像数据,二维像素网格 我们把至少在网络中一层中使用卷积运算来替代一般的矩阵乘法运算的神经网络 称为 卷积网络 卷积 convolution CNN中用到的卷积和其他领域的定义并不完全一致 我们可以把卷积网络类比成全连接网络,但对于这个全连接网络的权重有一个无限强的先验。这个无限强的先验是说一个隐藏单元的权重必须和它邻居的权重相同,但可以在空间上移动。 当然,把卷积神经网络当作一个具有无限强先验的全连接网络来实现会导致极大的计算浪费。但把卷积神经网络想成具有无限强先验的全连接网络可以帮助我们更好地洞察卷积神经网络是如何工作的。 因为卷积网络通常使用多通道的卷积,所以即使使用了核翻转,也不一定保证网络的线性运算是可交换的。
1.1K10发布于 2018-09-18 - 来自专栏毛利学Python
卷积神经网络
卷积神经网络 卷积是指将卷积核应用到某个张量的所有点上，通过将 卷积核在输入的张量上滑动而生成经过滤波处理的张量。 介绍的目标识别与分类，就是在前面问题的基础 上进行扩展，实现对于图像等分类和识别。 实现对图像的高准确率识别离不开一种叫做卷积神经网络的深度学习 技术 卷积神经网络主要应用于计算机视觉相关任务，但它能处理的任务并 不局限于图像，其实语音识别也是可以使用卷积神经网络。 简单来说，卷积层是用来对输入层进行卷积，提取更高层次的特征。 ? 在这里插入图片描述 卷积层 三个参数 ksize 卷积核的大小 strides 卷积核移动的跨度 padding 边缘填充 对于图像：使用layers.Conv2D() 具体参数 layers.Conv2D 全连通层 这个层就是一个常规的神经网络，它的作用是对经过多次卷积层和多次池化层所得出来的高级特征进行全连接（全连接就是常规神经网络的性质），算出最后的预测值。
94920发布于 2020-02-25 - 来自专栏EmoryHuang's Blog
卷积神经网络
卷积神经网络 前言 卷积神经网络(Convolutional Neural Networks，CNN)是一种神经网络模型，是深度学习的代表算法之一。 卷积神经网络的结构 卷积神经网络通常包含：输入层、卷积层、池化层、全连接层和输出层，如图 1 所示。 卷积神经网络的优点 由于卷积神经网络强大的特征学习能力，使用它可以有效减少开销。 具体来说： 参数共享 对于使用全连接的普通神经网络来说，如图 6 所示特征图上的每个像素与输入图像的每个像素全部相关，对于一幅 图片 大小的图像，生成一幅 图片 大小的特征图，需要 图片 局部感受野 正如前面提到的，普通神经网络使用全连接方式，一个神经元与输入图像上的每个像素都相关，而卷积神经网络中，每个神经元只需要对局部图像进行感知，如图 6 所示。
2.2K30编辑于 2022-10-31 - 来自专栏爬虫逆向案例
卷积神经网络
type=2&id=369265&auto=1&height=66"> 卷积神经网络 卷积神经网络，它们也被称作CNNs或着ConvNets，是深层神经网络领域的主力。 下图为卷积神经网络流程图：（这里看不懂没关系） 为了帮助指导你理解卷积神经网络，我们讲采用一个非常简化的例子：确定一幅图像是包含有"X"还是"O"？ 这个我们用来匹配的过程就被称为卷积操作，这也就是卷积神经网络名字的由来。 这个卷积操作背后的数学知识其实非常的简单。 ，池化，激活放在一起，就是下面这个样子： 然后，我们加大网络的深度，增加更多的层，就得到深度神经网络了： 池化(Pooling) CNN中使用的另一个有效的工具被称为“池化(Pooling)”。 以上为卷积神经网络的基本算法思想。
1.3K20发布于 2021-11-22 - 来自专栏浪浪山下那个村
卷积神经网络
卷积神经网络 详解 卷积神经网络沿用了普通的神经元网络即多层感知器的结构，是一个前馈网络。以应用于图像领域的CNN为例，大体结构如图。 卷积层 特征提取层(C层) - 特征映射层(S层)。将上一层的输出图像与本层卷积核(权重参数w)加权值，加偏置，通过一个Sigmoid函数得到各个C层，然后下采样subsampling得到各个S层。 CNN三大核心思想 卷积神经网络CNN的出现是为了解决MLP多层感知器全连接和梯度发散的问题。 因此局部感知就是：通过卷积操作，把 全连接变成局部连接 ，因为多层网络能够抽取高阶统计特性， 即使网络为局部连接，由于格外的突触连接和额外的神经交互作用，也可以使网络在不十分严格的意义下获得一个全局关系 权值共享 不同的图像或者同一张图像共用一个卷积核，减少重复的卷积核。同一张图像当中可能会出现相同的特征，共享卷积核能够进一步减少权值参数。 池化 这些统计特征能够有更低的维度，减少计算量。
97530编辑于 2022-06-17 - 来自专栏全栈程序员必看
一维卷积神经网络案例_matlab 卷积神经网络
基于一维卷积神经网络对机械振动信号进行分类并加以预测 *使用一维卷积神经网络训练振动信号进行二分类 2020年7月16日，一学期没等到开学，然而又放假了。 总览CSDN中大多数卷积神经网络都是对二维图片进行分类的，而图片也都是常见的猫狗分类，minst手写数字分类。一维卷积神经网络的使用非常少见，有也是IDMB情感分类，和鸢尾花分类的。 直接黏贴就好了 y_valid = np_utils.to_categorical(y_valid, nb_class) sgd = SGD(lr=0.01, nesterov=True, decay=1e-6, 那么问题来了，这是在训练振动信号不用将192长的信号再分成三段了，于是本人将代码进行改变，将原本reshape部分删除，将第一个卷积层的输入改成1维，中间过程不堪入目，终于两天后我放弃了，总是维度有问题 0.999585 0.000414541 3 0.0143072 0.985693 4 0.999522 0.000478374 5 0.999482 0.000517729 6
1.6K20编辑于 2022-11-08
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