斯坦福深度学习与计算机视觉课程|L5卷积神经网络

卷神经网络起源发展:介绍了卷积神经网络的起源和发展历程。从1950年代开始,Hubel和Wiesel通过实验研究了视觉皮层中的神经元对不同视觉刺激的反应。他们发现神经元对于边缘、形状等不同刺激有特定的反应模式。这些实验为后来的卷积神经网络的发展奠定了基础。在2006年,Hinton和Salakhutdinov发表的论文首次提出了深度神经网络的训练方法。随后,在2012年,Krizhevsky在ImageNet图像识别任务上取得了重大突破,引领了卷积神经网络在图像处理领域的广泛应用。

卷神经网络发展应用:介绍了卷积神经网络(ConvNets)的发展和应用。首先,讲解了皮层中的细胞表示附近区域的映射,以及神经元的等级组织。然后,介绍了ConvNets的起源和发展,包括AlexNet在图像识别中的应用和ConvNets在不同领域的广泛应用,如图像检索、目标检测、分割、人脸识别、姿势识别等。最后,还提到了ConvNets在医学图像解释和诊断、星系分类、街道标志识别等领域的应用。

卷神经网络工作原理:介绍了卷积神经网络的工作原理。与全连接层不同,卷积层保留了输入图像的空间结构。通过使用小型的滤波器,我们在图像的不同位置进行点积操作,得到一个数值作为神经元的输出。这种方法可以应用于很多领域,例如图像字幕和艺术创作。

卷神经网络中的卷积层:学习了卷积神经网络中的卷积层。卷积层使用多个过滤器对输入图像进行滑动并计算输出激活图。每个过滤器可以检测不同的特征,从边缘到角落和更复杂的概念。通过堆叠多个卷积层,网络可以学习到不同层次的特征表示。这些特征可以通过可视化来解释和理解。

卷神经网络设计选择:讲解了卷积神经网络的设计选择和卷积层的工作原理。在卷积神经网络中,我们可以通过改变过滤器的大小、步幅和数量等参数来设计网络的结构。卷积层通过滑动过滤器在输入图像上进行卷积操作,生成不同的特征图。这些特征图可以捕捉到图像中的边缘、角落等不同特征。最后,我们可以使用这些特征图来进行分类等任务。

卷神经网络中的步幅和填充:介绍了卷积神经网络中的步幅和填充的概念。步幅是指滤波器在输入图像上滑动的步长,而填充是在输入图像的边界上添加零像素。通过调整步幅和填充的大小,可以控制输出图像的尺寸。如果不进行填充,则输出图像的尺寸会减小,而进行填充后,输出图像的尺寸可以保持不变。

卷神经网络中的激活图与输出:讲解了卷积神经网络中的激活图、输出和深度的概念。激活图是卷积层的输出,深度表示过滤器的数量。零填充可以保持输出尺寸不变,但可能会在边缘产生一些人工制品。在实践中,常见的过滤器尺寸是3×3、5×5和7×7,常用的填充大小是1、2和3。通过零填充和选择合适的尺寸,可以保持输出大小并避免信息丢失。

卷神经网络中的参数计算:讲解了卷积层的参数计算。输入体积是32×32,共有10个过滤器,每个过滤器的参数数量是76个,所以总共有760个参数。同时介绍了卷积层的常见设置,如过滤器尺寸、步幅和填充等。还提到了一对一卷积的特殊情况。最后展示了在深度学习框架中如何定义卷积层。

卷神经网络中的卷积层和池化层:讲解了卷积神经网络中的卷积层和池化层。卷积层通过对输入图像的局部区域进行点积运算,提取特征信息。池化层则通过下采样操作,将输入的空间尺寸减小,减少模型的参数数量,并增加对输入的不变性。池化层通常采用最大池化,即在每个区域中选择最大值作为输出。

卷神经网络中的池化层:讨论了卷积神经网络中的池化层。在池化层中,通常使用不重叠的步幅来进行下采样,以降低图像的维度。最大池化常被使用,因为它能更好地保留图像中的重要特征。有人问到是否可以使用步幅代替池化层,实际上在最近的神经网络架构中,人们开始更多地使用步幅进行下采样。此外,池化层通常不使用零填充,因为它的目的是直接进行下采样。最后,池化层的常见设置是使用2×2或3×3的过滤器大小和步幅。完全连接层在最后对卷积网络的输出进行拉直,并进行后续的分类等操作。

卷神经网络工作原理:讲解了卷积神经网络的工作原理。通过卷积层和池化层的堆栈,网络可以识别不同层次的特征,从边缘到更复杂的结构。每个层次的激活图代表了不同的概念,通过不断的池化和卷积操作,网络逐渐获得了对图像的理解。至于网络的设计,可以根据具体问题进行调整和优化。此外,还介绍了一个训练ConvNet的演示,并提到了一些新的架构,如ResNet和GoogLeNet。

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