CNN(卷积神经网络)
简述卷积神经网络(CNN)和循环神经网络(RNN)的原理及应用场景
简述卷积神经网络(CNN)和循环神经网络(RNN)的原理及应用场景卷积神经网络(CNN)和循环神经网络(RNN)是当前深度学习领域最为重要和广泛应用的两种神经网络模型。
它们分别在计算机视觉和自然语言处理等领域取得了巨大的成功。
本文将从原理和应用场景两个方面进行详细介绍。
一、卷积神经网络(CNN)的原理及应用场景卷积神经网络(CNN)是一种专门用于处理具有网格结构数据的深度学习模型。
它最初是为了解决计算机视觉中的图像分类问题而提出的，但现在已经广泛应用于图像识别、目标检测、语义分割等多个领域。
1.1 原理卷积神经网络(CNN)主要由卷积层、池化层和全连接层组成。
其中，卷积层是CNN最重要的组成部分，它通过一系列滤波器对输入数据进行特征提取。
滤波器通过与输入数据进行点乘操作，得到特征图(feature map)，从而捕捉到输入数据中的局部特征。
池化层用于减小特征图的尺寸，并保留重要特征。
常见的池化操作有最大池化和平均池化。
最大池化选择每个区域中的最大值作为输出，平均池化则选择每个区域的平均值作为输出。
这样可以减小特征图的尺寸，减少参数数量，从而降低计算复杂度。
全连接层将特征图转换为一维向量，并通过一系列全连接层进行分类或回归等任务。
全连接层中的每个神经元都与上一层中所有神经元相连，这样可以充分利用上一层提取到的特征进行分类。
1.2 应用场景卷积神经网络(CNN)在计算机视觉领域有着广泛应用。
其中最典型的应用场景是图像分类和目标检测。
在图像分类任务中，CNN可以通过学习到的特征提取器将输入图像分为不同类别。
例如，在ImageNet数据集上进行分类任务时，CNN可以实现对1000个不同类别进行准确分类。
在目标检测任务中，CNN可以识别并定位输入图像中存在的多个目标。
通过在卷积网络之后加入额外的回归和分类层，可以实现对目标位置和类别进行同时预测。
此外，在语义分割、人脸识别、图像生成等领域，CNN也有着广泛的应用。
卷积神经网络算法分析及图像处理示例
卷积神经网络算法分析及图像处理示例1. 引言1.1 介绍卷积神经网络算法卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是一种深度学习神经网络，广泛应用于图像识别、语音识别等领域。
它的特点是具有一种特殊的结构，在图像处理中有较好的表现。
卷积神经网络主要由卷积层、池化层和全连接层组成，其中卷积层负责提取图像特征，池化层负责降采样，全连接层用于分类或回归。
卷积层中的卷积操作可以有效提取图像的局部特征，通过多次卷积操作可以逐步提取更高级别的特征。
而池化层则可以减少参数数量，降低计算复杂度，提高模型的鲁棒性。
卷积神经网络通过反向传播算法进行训练，通过优化器进行参数更新，实现对图像特征的自动学习。
在图像分类、目标检测、人脸识别等任务中，卷积神经网络展现出较好的性能。
它在图像处理中的应用日益广泛，成为目前图像处理领域的主流算法之一。
卷积神经网络算法在图像处理领域具有重要的意义，为解决图像识别难题提供了强有力的工具。
在接下来的内容中，我们将详细分析卷积神经网络的原理、应用、优劣势以及图像处理示例，来进一步探讨卷积神经网络在图像处理中的作用和未来发展趋势。
1.2 概述图像处理的重要性图像处理在当今社会中扮演着越来越重要的角色。
随着数字技术的不断进步和普及，图像处理已经渗透到了我们日常生活的方方面面。
从社交媒体上的图片滤镜，到医学领域的医学影像诊断，再到智能交通系统中的车辆识别，图像处理技术的应用无处不在。
图像处理可以帮助我们更好地理解和利用视觉信息。
人类的视觉系统是一种强大的信息处理系统，但有时候我们需要借助计算机的帮助来理解和处理大量的图像数据。
通过图像处理算法，我们可以实现图像的增强、分割、分类等功能，从而更好地理解图像所蕴含的信息。
图像处理在很多领域中发挥着重要作用。
在医学领域，图像处理技术可以帮助医生更准确地诊断疾病；在安防领域，图像处理可以实现视频监控和人脸识别等功能；在商业领域，图像处理可以实现产品识别和广告推广等功能。
卷积神经网络中的空洞卷积技术介绍(十)
卷积神经网络中的空洞卷积技术介绍卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）是一种深度学习模型，已经在计算机视觉、自然语言处理和语音识别等领域取得了巨大的成功。
在CNN中，卷积操作是一种核心的操作，而空洞卷积（Dilated Convolution）则是卷积神经网络中的一种重要技术，它在提取特征和增加感受野等方面具有独特的优势。
本文将介绍空洞卷积技术的原理、应用和优势。
空洞卷积的原理在传统的卷积操作中，卷积核中的每个元素都会与输入特征图中的相应元素进行点乘操作，然后将所有结果相加得到输出特征图中的一个元素。
而在空洞卷积中，卷积核中的元素之间会插入若干个空洞，这样可以增加卷积核的接受野（receptive field），也就是每个输出像素点受到输入特征图影响的范围。
举个例子，如果一个3x3的卷积核的空洞率（dilation rate）为1，那么它的感受野和普通的3x3卷积核是一样的；但是如果空洞率为2，那么它的感受野就相当于一个7x7的卷积核。
这样，通过调整空洞率，可以在不增加参数的情况下增加感受野，从而更好地捕捉输入特征图之间的空间信息。
空洞卷积的应用空洞卷积最早是由Fisher Yu和Vladlen Koltun在ICLR 2016的论文中提出的。
在深度学习领域，空洞卷积的应用非常广泛，特别是在图像分割、语义分割和图像生成等任务中。
在语义分割任务中，空洞卷积可以帮助网络更好地理解图像中的语义信息，从而提高分割的准确性和鲁棒性。
另外，空洞卷积还可以用于增加网络的感受野，从而提高网络对于输入图像的理解能力。
在一些需要对输入图像进行全局理解的任务中，比如场景分类和目标检测等，空洞卷积可以帮助网络更好地理解整个图像，而不仅仅是局部特征。
空洞卷积的优势与普通的卷积操作相比，空洞卷积具有以下几个优势。
首先，空洞卷积可以在不增加参数的情况下增加感受野，从而更好地捕捉输入特征图之间的空间信息。
卷积神经网络研究综述
卷积神经网络研究综述一、引言卷积神经网络（Convolutional Neural Network，简称CNN）是深度学习领域中的一类重要算法，它在计算机视觉、自然语言处理等多个领域中都取得了显著的成果。
CNN的设计灵感来源于生物视觉神经系统的结构，尤其是视觉皮层的组织方式，它通过模拟视觉皮层的层级结构来实现对输入数据的层次化特征提取。
在引言部分，我们首先要介绍CNN的研究背景。
随着信息技术的飞速发展，大数据和人工智能逐渐成为研究的热点。
在这个过程中，如何有效地处理和分析海量的图像、视频等数据成为了一个亟待解决的问题。
传统的机器学习方法在处理这类数据时往往面临着特征提取困难、模型复杂度高等问题。
而CNN的出现，为解决这些问题提供了新的思路。
接着，我们要阐述CNN的研究意义。
CNN通过其独特的卷积操作和层次化结构，能够自动学习并提取输入数据中的特征，从而避免了繁琐的特征工程。
同时，CNN还具有良好的泛化能力和鲁棒性，能够处理各种复杂的数据类型和场景。
因此，CNN在计算机视觉、自然语言处理等领域中都得到了广泛的应用，并取得了显著的成果。
最后，我们要介绍本文的研究目的和结构安排。
本文旨在对CNN 的基本原理、发展历程和改进优化方法进行系统的综述，以便读者能够全面了解CNN的相关知识和技术。
为了达到这个目的，我们将按照CNN的基本原理、发展历程和改进优化方法的顺序进行论述，并在最后对全文进行总结和展望。
二、卷积神经网络基本原理卷积神经网络的基本原理主要包括卷积操作、池化操作和全连接操作。
这些操作共同构成了CNN的基本框架，并使其具有强大的特征学习和分类能力。
首先，卷积操作是CNN的核心操作之一。
它通过一个可学习的卷积核在输入数据上进行滑动窗口式的计算，从而提取出输入数据中的局部特征。
卷积操作具有两个重要的特点：局部连接和权值共享。
局部连接意味着每个神经元只与输入数据的一个局部区域相连，这大大降低了模型的复杂度；权值共享则意味着同一卷积层内的所有神经元共享同一组权值参数，这进一步减少了模型的参数数量并提高了计算效率。
卷积神经网络在3D图像分析中的应用教程(九)
卷积神经网络在3D图像分析中的应用教程1. 介绍卷积神经网络（CNN）是一种在图像识别和分析领域十分有效的深度学习模型。
它在二维图像处理中得到了广泛的应用，但在三维图像分析中的应用也日益增多。
本文将介绍卷积神经网络在3D图像分析中的应用，帮助读者了解该领域的基本知识和技术。
2. 3D图像数据在3D图像分析中，我们通常处理的是由多张二维图像叠加而成的三维图像数据。
这种数据通常来自于医学影像学、地质勘探、工程设计等领域。
与二维图像相比，3D图像数据更为复杂，因此需要更加复杂的模型来进行分析和处理。
3. 卷积神经网络卷积神经网络是一种深度学习模型，它模拟了人类视觉系统的工作原理，能够有效地处理图像数据。
CNN通过多层卷积和池化操作来提取图像的特征，然后通过全连接层进行分类或回归。
在3D图像分析中，我们可以借助CNN来提取三维图像数据的特征，并进行分类、分割或其他任务。
4. 3D卷积操作与二维卷积不同，3D卷积操作需要考虑图像数据的深度维度。
在CNN中，我们可以使用3D卷积核来提取三维图像数据的特征。
3D卷积操作能够有效地捕捉到图像数据中的空间信息，从而提高模型的性能。
5. 3D池化操作类似于卷积操作，3D池化操作也需要考虑图像数据的深度维度。
通过3D池化操作，我们可以降低图像数据的维度，并保留重要的特征信息。
这有助于减少模型的计算量，并提高模型的泛化能力。
6. 3D图像分析任务在3D图像分析中，我们通常会面临分类、分割、检测等任务。
通过构建适当的CNN模型，我们可以有效地解决这些任务。
例如，医学影像学领域中的肿瘤检测、器官分割等任务都可以借助CNN来实现。
7. 数据预处理在进行3D图像分析之前，我们通常需要对数据进行预处理。
这包括数据增强、标准化、降噪等操作。
通过合理的数据预处理，我们可以提高模型的性能和泛化能力。
8. 模型训练与优化与二维图像处理类似，我们可以使用反向传播算法来训练3D CNN模型。
使用卷积神经网络进行异常检测的教程(六)
在当今信息化社会，网络安全和数据安全问题备受关注。
随着互联网的快速发展和普及，网络攻击和数据泄露成为了一种常见的威胁。
为了保护网络和数据安全，许多企业和组织都在寻求各种方法来检测异常行为并防范潜在的威胁。
其中，使用卷积神经网络（CNN）进行异常检测成为了一种备受关注的方法。
一、卷积神经网络卷积神经网络是一种深度学习模型，它可以有效地处理图像和序列数据。
CNN通过多层卷积和池化层来提取数据中的特征，并通过全连接层来进行分类或回归。
对于图像数据，CNN可以识别出图像中的边缘、纹理和形状等特征，从而实现图像分类、目标检测等任务。
而在异常检测中，CNN可以通过学习正常数据的特征来识别出异常数据。
二、使用CNN进行异常检测的步骤1. 数据准备在使用CNN进行异常检测之前，首先需要准备数据集。
数据集应包括正常数据和异常数据，其中正常数据用于训练模型，异常数据用于测试模型。
数据集的准备是异常检测的基础，需要保证数据的质量和代表性。
2. 搭建CNN模型接下来，需要搭建CNN模型。
CNN模型通常包括卷积层、池化层、全连接层等。
在搭建模型时，需要根据数据集的特点来选择合适的模型结构和参数。
通常可以借助深度学习框架如TensorFlow、PyTorch等来搭建CNN模型。
3. 训练模型在搭建好CNN模型后，就可以开始训练模型了。
训练模型的过程是通过正常数据来学习数据的特征，从而建立正常数据的模型。
训练模型需要选择合适的损失函数和优化器，并进行多轮迭代来不断调整模型参数，直至模型收敛。
4. 测试模型训练好模型后，需要用异常数据来测试模型。
测试模型的过程是将异常数据输入模型，并根据模型的输出来判断数据是否为异常。
通过测试模型，可以评估模型的性能和准确率，从而找出异常数据。
5. 模型优化在测试模型后，可能需要对模型进行优化。
优化模型的方式可以包括调整模型参数、增加数据集、改进损失函数等。
通过优化模型，可以提高模型的准确率和泛化能力，使模型更加适用于实际应用场景。
卷积神经网络在时间序列分类中的应用探索
卷积神经网络在时间序列分类中的应用探索卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是一种深度学习模型，最初被广泛应用于图像识别领域。
然而，随着研究者们对CNN的深入研究和探索，人们逐渐发现CNN在时间序列分类中也具有出色的表现。
本文将探讨卷积神经网络在时间序列分类中的应用，并深入研究其原理和优势。
首先，我们需要了解什么是时间序列分类。
时间序列是一系列按照时间顺序排列的数据点组成的数据集合。
例如股票价格、气象数据、心电图等都可以被看作是时间序列数据。
而时间序列分类则是对这些按照时间顺序排列的数据点进行分类或预测。
在传统的机器学习方法中，常常使用手工设计的特征提取器来处理时间序列数据，并将提取到的特征作为输入传递给分类器进行训练和预测。
然而，在实际应用中，手工设计特征需要领域专家具备丰富经验，并且往往难以捕捉到复杂、抽象和非线性关系等高级特征。
卷积神经网络通过自动学习特征的方式，克服了传统方法中手工设计特征的局限性。
CNN的核心思想是通过卷积层和池化层来提取输入数据中的局部特征，并通过全连接层来进行分类。
卷积层通过卷积操作可以自动提取输入数据中的空间和时间局部特征，而池化层则可以对提取到的特征进行降维和抽象，从而减少模型参数和计算量。
在时间序列分类中，CNN同样可以利用卷积操作来自动学习输入数据中的局部时间模式。
例如，在股票价格预测任务中，CNN可以通过学习股票价格序列中不同时间窗口内的模式来进行预测。
在气象数据分类任务中，CNN可以学习到不同时间窗口内温度、湿度等变量之间的关系，并对不同气象事件进行分类。
与传统方法相比，CNN在时间序列分类任务上具有几个显著优势。
首先是参数共享机制。
由于卷积核在整个输入上共享权重，在一定程度上减少了模型参数量，并且能够捕捉到输入数据中相似模式之间的关联性。
其次是平移不变性。
由于卷积操作具有平移不变性，在处理时间序列时能够忽略输入数据的具体位置，从而提高模型的泛化能力。
卷积神经网络CNN
卷积神经网络CNN一、引言卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）是一种常用的深度学习算法，特别适合于处理图像、语音、自然语言等多维度数据。
其重要特点是局部感知和参数共享，这使得它能够快速准确地识别图像特征，并在不同的任务和场景中取得良好的表现。
本文主要介绍卷积神经网络的基本结构、原理和应用。
二、卷积神经网络结构卷积神经网络的基本结构包括输入层、卷积层、池化层、全连接层和输出层等部分。
其中，输入层用来接收原始图像或数据，卷积层和池化层用来提取图像特征，全连接层用来进行分类和回归等任务，输出层则表示最终的输出结果。
下面详细介绍每个部分的作用和特点。
1. 输入层输入层是卷积神经网络的第一层，主要用来接收原始图像或数据。
通常情况下，输入层的数据是二维图像，即图像的宽度、高度和颜色通道。
例如，一张彩色图片的宽度和高度都是像素的数量，而颜色通道就是RGB三个通道。
2. 卷积层卷积层是卷积神经网络的核心层，负责提取图像特征。
它主要通过卷积运算的方式，对输入层的数据进行处理，产生新的特征图。
卷积操作的核心思想是权重共享，即同一个卷积核在不同的位置上进行卷积操作，得到的特征图是一样的，这样能够大大减少网络参数量，防止过拟合现象出现。
卷积操作的数学表达式如下：$$Y = W*X + b$$其中，$W$是卷积核，$X$是输入特征图，$b$是偏置项，$Y$是输出特征图。
在卷积操作中，卷积核的参数是需要学习的参数，它的大小通常为$K*K$（$K$是卷积核的大小），步幅通常为$S$。
卷积操作的结果是一个二维数组，它被称为输出特征图。
在实际应用中，卷积核的大小和步幅需要根据不同的数据类型和任务而定。
3. 池化层池化层是卷积神经网络的一个可选层，主要用来减少特征图的大小和数量，从而提高网络性能。
它通常有两种类型：最大池化和平均池化。
最大池化是取一个特征图中的最大值作为输出，而平均池化是取一个特征图中的平均值作为输出。
卷积神经网络中的残差连接技术介绍(七)
卷积神经网络中的残差连接技术介绍卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是一种深度学习模型，广泛应用于图像识别、语音识别等领域。
随着深度网络的发展，网络的层数逐渐增加，但深度网络存在着梯度消失和梯度爆炸的问题，使得深层网络的训练变得困难。
为了解决这一问题，研究者提出了残差连接技术，有效地解决了深层网络训练的问题，并在图像识别等任务中取得了显著的成果。
残差连接技术是由何凯明等人在2015年提出的，它基于“捷径连接”的思想，将输入直接传递到输出层，使得网络可以学习到残差信息。
这种连接方式在一定程度上缓解了梯度消失和梯度爆炸问题，加速了网络的训练过程，提高了网络的性能。
残差连接的基本原理是将输入信号与输出信号进行相加，如图1所示。
假设输入为x，经过两层非线性变换后得到输出y，如果使用残差连接技术，可以将输入x直接与输出y相加，得到最终的输出F(x)=y+x。
如果不使用残差连接技术，则输出为F(x)=y。
残差连接技术的应用残差连接技术在深度神经网络中得到了广泛的应用，其中最有代表性的就是ResNet（Residual Network）。
ResNet是何凯明等人于2015年提出的一种深度神经网络结构，通过残差连接技术解决了深层网络训练的问题，取得了在ImageNet 数据集上的优异表现。
ResNet的结构如图2所示，每个残差单元由两个3x3的卷积层组成，中间包含了批量归一化和激活函数，通过残差连接将输入直接传递到输出层。
除了ResNet以外，残差连接技术还被广泛应用于其他深度神经网络结构中，如DenseNet、Inception等。
这些网络结构在图像识别、目标检测、语义分割等领域取得了显著的成果，证明了残差连接技术的有效性。
残差连接技术的优势残差连接技术的引入使得深度神经网络在训练过程中不再受限于深度，大大加速了网络的训练速度，并提高了网络的性能。
在实际应用中，残差连接技术具有以下几点优势：1. 加速网络的训练。
cnn是什么意思
cnn是什么意思CNN是什么意思？——深入解析卷积神经网络引言：在当今互联网高速发展的时代，人工智能技术已经成为各行各业的热门话题，它以其强大的数据处理能力和智能决策能力，正逐渐改变着我们生活的方方面面。
而在人工智能领域中，卷积神经网络（Convolutional Neural Network，简称CNN）作为一种深度学习模型，占据着重要的地位。
本文将详细介绍CNN是什么意思，以及其基本原理、工作原理和应用场景等内容。
一、基本概念卷积神经网络（CNN）是一种人工神经网络，通过模拟人脑中神经元之间的连接关系，实现对图像、音频等非结构化数据的处理和分析。
相对于传统的全连接神经网络，CNN具有处理图像任务的优势，能够提取图像中的局部特征，并通过层层处理得到更高层次的抽象特征。
二、基本原理1. 卷积层卷积层是CNN的核心组成部分，它通过滑动窗口的方式，对输入数据进行卷积运算，从而提取特征。
在卷积运算过程中，使用一组称为卷积核或过滤器的小矩阵，通过对输入数据进行滑动和相乘累加的操作，得到卷积特征图。
2. 池化层池化层是CNN中的另一个重要组成部分，它通过降采样的方式，减少特征图的尺寸和参数数量，从而提高模型的鲁棒性和计算效率。
常见的池化方式有最大池化和平均池化，它们分别选取特征图中最大值和平均值作为输出。
3. 激活函数激活函数是CNN中用于引入非线性的一环，它对卷积层输出的结果进行非线性变换，增加网络的表达能力。
常用的激活函数有ReLU、Sigmoid和Tanh等，它们分别在不同场景下表现出不同的性能。
三、工作原理CNN的工作原理可以简单概括为：输入数据经过一系列的卷积层、池化层和全连接层的处理，最终得到输出结果。
具体流程如下：1. 输入层：接收原始数据，通常是图像或音频。
2. 卷积层：提取输入数据的局部特征。
3. 激活函数：引入非线性变换，增加网络的表达能力。
4. 池化层：减少特征图的尺寸和参数数量。
5. 全连接层：将池化层输出的特征进行分类或预测。
深度学习知识：卷积神经网络与循环神经网络的比较
深度学习知识：卷积神经网络与循环神经网络的比较深度学习领域的两种主要神经网络模型，分别是卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）和循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）。
这两种模型都是使用多层神经元结构进行数据特征提取和高级模式识别。
但它们的结构和应用领域存在很大差异。
本文将对CNN和RNN进行比较，探讨它们的优缺点和适用场景，帮助读者更好地理解深度神经网络。
一、卷积神经网络（CNN）1. CNN的基本结构CNN主要是由卷积层（Convolutional Layer）、池化层（Pooling Layer）、全连接层（Fully Connected Layer）三种层次结构组成。
在CNN中，卷积层和池化层是特征提取的主要手段，而全连接层则负责对特征进行归一化和分类。
卷积层是CNN的核心部分，其主要目的是从输入的原始图像中学习特征。
它由多个卷积核组成，每个卷积核都会在不同位置扫描整个输入图像，提取局部特征并输出为一个特征图。
卷积操作可以有效地减少输入数据的规模，并且可根据不同的感受野大小和数量灵活调整卷积核的参数。
池化层是在卷积层之后的一种降采样操作，主要是为了减少卷积特征的数据量，提高网络的计算效率和鲁棒性。
在池化操作中，对每个特征图进行固定大小的滑动窗口采样，取窗口中的最大值或平均值作为该特征图的代表。
池化层可以保留最显著的特征，提高模型的判别能力。
全连接层是在传统神经网络中常用的结构，在CNN中用于分类器构建。
它将高维的卷积特征映射到指定的目标标签空间，实现图像的识别和分类。
2. CNN的优点和适用场景（1）有效的特征提取能力：CNN对于图像、语音、自然语言处理等输入数据具有很强的特征提取能力。
基于其卷积核和池化操作的局部特征提取，可自动学习和提取抽象的特征，进而实现强大的识别和分类能力。
（2）可灵活处理高维数据：CNN可以处理高维数据，例如三维立体图像数据等。
卷积神经网络中的多尺度特征融合技术(九)
卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是一种深度学习模型，被广泛应用于图像识别、目标检测和语义分割等领域。
在实际应用中，图像往往包含多种尺度和不同层次的特征信息，而如何有效地融合多尺度特征是提高卷积神经网络性能的关键。
本文将论述在卷积神经网络中的多尺度特征融合技术。
首先，传统的卷积神经网络在处理多尺度特征时存在一定的局限性。
在CNN 中，通常通过多层卷积和池化操作来提取图像特征，但这种操作往往导致了特征信息的丢失和分辨率的降低。
在处理大尺度目标时，网络很容易丢失细节信息；而处理小尺度目标时，又容易出现池化层过度压缩特征图的问题。
因此，传统的CNN往往难以有效地融合多尺度的特征信息。
为了解决这一问题，学者们提出了多种多尺度特征融合技术。
其中，一种常见的方法是利用金字塔结构构建多尺度特征图。
通过在不同层次上进行卷积和池化操作，可以获得不同尺度的特征图。
然后，将这些特征图进行融合，得到更丰富、更全面的特征表示。
这种方法可以有效地提高网络对不同尺度目标的识别能力，但是由于计算量巨大，实际应用中往往会导致模型过于复杂，训练和推理时间过长。
除了金字塔结构外，还有一种常见的多尺度特征融合方法是利用空洞卷积（Atrous Convolution）。
空洞卷积是一种有效提取大尺度信息的方法，它通过在卷积核之间引入空洞来扩大感受野，从而获得更大范围的特征信息。
通过将不同空洞率的卷积核应用于同一层特征图，可以有效地融合不同尺度的特征信息。
这种方法不仅简化了网络结构，还提高了网络的可解释性和泛化能力。
除了金字塔结构和空洞卷积，还有一些其他的多尺度特征融合方法，如跨尺度连接和注意力机制。
跨尺度连接是一种通过跨层连接来融合不同尺度特征的方法，它可以在一定程度上提高网络对多尺度特征的感知能力。
而注意力机制则是一种通过学习权重来自适应地调整不同尺度特征的融合比例的方法，它能够有效地提高网络对重要特征的关注度。
卷积神经网络的特征提取技巧(Ⅱ)
卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是一种深度学习模型，已经在计算机视觉、语音识别等领域取得了巨大的成功。
CNN能够自动学习和提取输入数据的特征，这使得它在图像识别和分类等任务中具有很强的表现力。
在本文中，我们将讨论卷积神经网络的特征提取技巧，探讨如何利用CNN从输入数据中提取有用的特征。
一、卷积操作卷积神经网络中的卷积操作是其特征提取的关键步骤。
通过卷积操作，CNN 能够捕捉输入数据的局部特征，并且在整个输入空间上共享这些特征。
这种共享性质使得CNN对平移和局部变换具有很强的鲁棒性，从而能够更好地适用于现实世界中的各种应用场景。
在卷积操作中，CNN通过滑动一个卷积核（也称为过滤器）在输入数据上进行卷积运算，从而得到特征图。
卷积核的大小和步幅可以根据具体任务和数据的特点进行调整，以获得最佳的特征提取效果。
此外，CNN通常会使用多个卷积核来提取不同的特征，从而增加网络的表达能力。
二、池化操作除了卷积操作，池化操作也是CNN中常用的特征提取技巧。
池化操作能够通过对特征图进行下采样，从而减少数据的维度并且保留重要的特征。
常用的池化操作包括最大池化和平均池化，它们分别通过选择局部区域中的最大值和平均值来进行池化处理。
池化操作有助于增强CNN对输入数据的平移不变性和局部不变性，同时也能够减少模型的计算复杂性。
不过，如何选择池化的大小和步幅，以及使用哪种类型的池化操作，都需要根据具体任务和数据的特点进行合理的设计。
三、激活函数在卷积神经网络中，激活函数也扮演着至关重要的角色。
激活函数能够引入非线性变换，从而增强网络的表达能力。
常用的激活函数包括ReLU、Sigmoid和Tanh等，它们各自具有不同的性质和适用范围。
其中，ReLU（Rectified Linear Unit）是目前最常用的激活函数之一，它能够在保持线性性质的同时引入非线性，从而能够更好地应对梯度消失和梯度爆炸等问题。
卷积神经网络在医学影像分析中的创新应用
卷积神经网络在医学影像分析中的创新应用卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是一种深度学习算法，在医学影像分析中正发挥着越来越重要的作用。
随着计算机技术的不断进步，CNN在医学影像诊断、疾病预测和治疗方案制定等方面展现出了巨大的潜力。
首先，CNN在医学影像诊断中的应用已经取得了显著的成果。
传统的医学影像诊断主要依赖于医生的经验和专业知识，但是由于医学影像数据的复杂性和巨大量的数据，医生往往需要花费大量的时间和精力来分析和判断。
而CNN可以通过学习大量的医学影像数据，自动提取特征并进行分类和诊断，从而大大减轻了医生的负担。
例如，CNN在乳腺癌的早期诊断中取得了很好的效果，能够准确地检测出乳腺癌的病变部位和恶性程度，为医生提供了重要的参考。
其次，CNN在疾病预测方面也具有重要的应用价值。
通过对大量的医学影像数据进行训练，CNN可以学习到不同疾病的特征和模式，并根据这些特征和模式进行疾病的预测和风险评估。
例如，在心脏病的预测中，CNN可以通过分析心脏影像数据中的心脏结构和功能等特征，预测患者是否存在心脏病的风险，并提供相应的治疗建议。
这种基于CNN的疾病预测方法不仅可以提高预测的准确性，还可以帮助医生制定更有效的治疗方案，提高患者的治疗效果和生活质量。
此外，CNN在医学影像分析中还有一些创新的应用。
例如，基于CNN的图像分割技术可以将医学影像中的不同组织和器官进行自动分割，从而帮助医生更准确地定位和诊断病变部位。
另外，基于CNN的图像重建技术可以通过学习大量的低剂量影像数据，重建出高质量的医学影像，从而减少患者的辐射剂量，提高影像的质量和诊断的准确性。
这些创新的应用不仅可以提高医学影像分析的效率和准确性，还可以为医生提供更多的信息和决策支持。
然而，尽管CNN在医学影像分析中的应用前景广阔，但也面临着一些挑战和限制。
首先，由于医学影像数据的特殊性和隐私性，获取和标注大规模的医学影像数据是一项巨大的挑战。
卷积神经网络论文
卷积神经网络论文引言卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，CNN）是一种深度学习算法，广泛应用于图像识别、目标检测、语音识别等领域。
本文旨在介绍CNN的基本原理、网络结构以及应用领域。
CNN的基本原理CNN是一种受到生物视觉启发的神经网络结构，其核心思想是通过卷积操作和池化操作来提取图像的特征。
具体而言，CNN使用一个或多个卷积层来捕获图像中的空间特征，并通过池化层将特征降采样。
此外，CNN还包括全连接层和激活函数来完成分类任务。
卷积层是CNN的关键组成部分，其通过卷积操作将输入特征图与卷积核进行逐元素乘法和求和操作，得到输出特征图。
卷积操作具有局部感受野和权值共享的特点，能够有效地提取图像的局部特征。
池化层用于降低特征图的空间分辨率，通过取区域内的最大值或均值来减少特征数量，从而降低计算复杂度并增加网络的不变性。
全连接层将卷积层和池化层提取的特征映射进行分类，每个神经元都与上一层的所有神经元相连接。
激活函数则引入非线性变换，提高网络的表达能力。
CNN的网络结构CNN的网络结构通常包括卷积层、池化层、全连接层和激活函数。
具体的网络结构可以根据任务需求进行设计和调整。
卷积层卷积层是CNN的核心组成部分，由多个卷积核组成。
每个卷积核通过卷积操作对输入特征图进行处理，生成输出特征图。
卷积核的数量决定了输出特征图的深度。
池化层池化层通过降采样操作减少特征图的尺寸，进一步减少网络的计算复杂度。
常见的池化操作有最大池化和平均池化。
池化层通常与卷积层交替使用。
全连接层全连接层将卷积层和池化层提取的特征映射进行分类。
每个神经元都与上一层的所有神经元相连接，通过权重和偏置实现特征的线性组合和非线性变换。
激活函数激活函数引入非线性变换，提高网络的表达能力。
常见的激活函数有ReLU、Sigmoid和Tanh等。
CNN的应用领域CNN在图像识别、目标检测、语音识别等领域取得了显著的成绩。
卷积神经网络中的多尺度特征融合技术(七)
卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是一种深度学习模型，已经在计算机视觉领域取得了巨大成功。
在CNN中，特征融合是一个非常重要的问题。
特征融合的目标是将不同尺度的特征进行有效地整合，以提高模型的性能。
本文将讨论卷积神经网络中的多尺度特征融合技术。
首先，我们来介绍一下卷积神经网络。
CNN是一种专门用于处理图像数据的神经网络结构。
它通过卷积层、池化层和全连接层等组件，可以有效地提取图像中的特征，并用于图像分类、目标检测等任务。
在CNN中，特征融合的技术被广泛应用于不同的层次，以实现多尺度的特征提取和融合。
在CNN中，多尺度特征融合可以在不同的层次进行。
一种常见的做法是在网络的不同层次上使用不同大小的卷积核来提取不同尺度的特征。
例如，可以在网络的低层使用较小的卷积核来提取细节特征，而在高层使用较大的卷积核来提取整体特征。
这样可以有效地将不同尺度的特征进行分离，然后进行融合。
另一种常见的多尺度特征融合技术是使用金字塔结构。
金字塔结构是一种多尺度的特征表示方法，可以将图像分解为不同尺度的特征表示。
在CNN中，可以通过构建多尺度的卷积层来实现金字塔结构，以获得不同尺度的特征表示。
然后可以通过池化操作或者跨层连接的方式将不同尺度的特征进行融合。
除了上述方法外，还有一种常见的多尺度特征融合技术是使用注意力机制。
注意力机制是一种可以动态调整不同特征重要性的技术，可以用于实现多尺度特征的融合。
在CNN中，可以通过引入注意力机制来自适应地调整不同尺度的特征权重，以实现多尺度特征的有效融合。
总的来说，卷积神经网络中的多尺度特征融合技术是一个非常重要的问题，也是一个非常活跃的研究领域。
通过有效地融合不同尺度的特征，可以显著提高模型在图像分类、目标检测等任务中的性能。
在未来的研究中，我们可以通过进一步探索不同的多尺度特征融合方法，来进一步提升卷积神经网络在计算机视觉领域的性能。
卷积神经网络CNN
卷积神经网络（CNN）一、简介卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，简称CNN）是近年发展起来，并引起广泛重视的一种高效的识别方法。
1962年，Hubel和Wiesel在研究猫脑皮层中用于局部敏感和方向选择的神经元时发现其独特的局部互连网络结构可以有效地降低反馈神经网络的复杂性，继而提出了卷积神经网络[1]（Convolutional Neural Networks-简称CNN）7863。
现在，CNN已经成为众多科学领域的研究热点之一，特别是在模式分类领域，由于该网络避免了对图像的复杂前期预处理，可以直接输入原始图像，因而得到了更为广泛的应用。
Fukushima在1980年基于神经元间的局部连通性和图像的层次组织转换，为解决模式识别问题，提出的新识别机（Neocognitron）是卷积神经网络的第一个实现网络[2]。
他指出，当在不同位置应用具有相同参数的神经元作为前一层的patches时，能够实现平移不变性1296。
随着1986年BP算法以及T-C问题[3]（即权值共享和池化）9508的提出，LeCun和其合作者遵循这一想法，使用误差梯度（the error gradient）设计和训练卷积神经网络，在一些模式识别任务中获得了最先进的性能[4][5]。
在1998年，他们建立了一个多层人工神经网络，被称为LeNet-5[5]，用于手写数字分类,这是第一个正式的卷积神经网络模型3579。
类似于一般的神经网络，LeNet-5有多层，利用BP算法来训练参数。
它可以获得原始图像的有效表示，使得直接从原始像素（几乎不经过预处理）中识别视觉模式成为可能。
然而，由于当时大型训练数据和计算能力的缺乏，使得LeNet-5在面对更复杂的问题时，如大规模图像和视频分类，不能表现出良好的性能。
因此，在接下来近十年的时间里，卷积神经网络的相关研究趋于停滞，原因有两个：一是研究人员意识到多层神经网络在进行BP训练时的计算量极其之大，当时的硬件计算能力完全不可能实现；二是包括SVM在内的浅层机器学习算法也渐渐开始暂露头脚。
卷积神经网络中的推荐系统技术
卷积神经网络中的推荐系统技术卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是一种深度学习模型，最初被广泛应用于图像识别领域。
然而，随着其强大的特征提取能力的展现，CNN也逐渐被应用于推荐系统技术中。
本文将探讨卷积神经网络在推荐系统中的应用。
首先，我们需要了解推荐系统的基本原理。
推荐系统旨在根据用户的历史行为和偏好，为其提供个性化的推荐内容。
在传统的推荐系统中，常用的方法包括协同过滤、内容过滤和基于规则的推荐等。
然而，这些方法往往面临着数据稀疏性、冷启动和可扩展性等问题。
卷积神经网络的引入为解决这些问题提供了新的思路。
首先，CNN可以通过学习用户行为序列和物品特征之间的关联，从而提取出更加丰富、抽象的特征表示。
其次，CNN可以通过共享权重和局部连接的方式，减少模型参数的数量，提高模型的泛化能力。
最后，CNN还可以通过卷积层和池化层的组合，对不同尺度的特征进行提取和融合，从而更好地捕捉用户和物品之间的关系。
在推荐系统中，卷积神经网络可以用于多个环节。
首先，CNN可以用于特征提取。
传统的推荐系统中，常用的特征包括用户的历史行为、物品的属性和上下文信息等。
通过将这些特征输入到卷积神经网络中，可以学习到更加有表达力的特征表示，从而提高推荐系统的准确性。
其次，CNN可以用于推荐候选物品的排序。
在传统的推荐系统中，常用的方法是使用矩阵分解等模型，通过学习用户和物品之间的隐含关系进行推荐。
然而，这种方法往往忽略了物品本身的特征，而卷积神经网络可以通过学习物品的特征表示，更好地捕捉到物品之间的相似性和关联性，从而提高推荐的效果。
此外，卷积神经网络还可以用于解决推荐系统中的冷启动问题。
冷启动问题指的是在用户刚刚注册或者物品刚刚上线时，缺乏足够的历史数据进行推荐。
传统的推荐系统往往无法解决这个问题，而卷积神经网络可以通过学习物品的属性和内容信息，从而为新用户和新物品提供个性化的推荐。
卷积神经网络中的参数共享技巧(六)
卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）是一种在计算机视觉领域应用广泛的深度学习模型。
它通过卷积层和池化层来提取图像特征并实现图像分类、目标检测和图像生成等任务。
在卷积神经网络中，参数共享是一项重要的技巧，它可以有效减少网络的参数数量并提高模型的泛化能力。
一、卷积操作中的参数共享在卷积神经网络中，卷积操作是核心的部分。
卷积操作通过滤波器（filter）在输入图像上进行扫描，提取特征并生成特征图。
在卷积操作中，参数共享是指不同位置的特征提取使用相同的卷积核。
这种参数共享技巧可以大大减少网络的参数数量，提高模型的效率。
在传统的全连接神经网络中，每个神经元与上一层的所有神经元相连接，因此参数数量非常庞大。
而在卷积神经网络中，卷积核的参数共享使得每个卷积核的参数都能够提取输入图像的不同位置的特征，从而减少了参数数量。
这种参数共享的技巧使得卷积神经网络在处理大规模图像数据时更加高效。
二、空间局部性参数共享技巧的理论基础之一是空间局部性。
在图像数据中，相邻的像素通常具有相关性，即相邻像素之间的特征是相似的。
卷积操作可以利用这种空间局部性，通过卷积核对输入图像进行滑动并提取局部特征，因此参数共享技巧在一定程度上能够更好地捕捉图像的空间结构信息。
另外，参数共享技巧也使得卷积神经网络对平移不变性具有更好的性能。
因为在卷积操作中，不同位置的特征提取使用相同的卷积核，所以无论物体在图像中的位置如何变化，都能够提取到相似的特征。
这使得卷积神经网络在图像分类和目标检测任务中具有更好的鲁棒性。
三、权值共享在卷积神经网络中，参数共享技巧还体现在不同的卷积层之间。
在多层卷积网络中，通常会使用多个卷积层来提取不同层次的特征。
在这种情况下，参数共享技巧可以通过权值共享来进一步减少参数数量。
通过权值共享，不同卷积层之间的卷积核可以共享参数，从而减少网络的参数数量。
这种技巧使得卷积神经网络在处理大规模图像数据时更加高效，并且能够更好地学习到图像的多层次特征。
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Notes: 式1:
神经网络的结点计算
前向计算：
反向传播：
神经网络梯度传播(链式法则）
Notes:
Contents
目录
2. 卷积神经网络
2.1. 卷积神经网络和深度学习的历史 2.2. 卷积神经网络的设计和原理 2.3. 卷积神经网络的神经科学基础
卷积神经网络和深度学习的历史
卷积神经网络在深度学习的历史中发挥了重要作用．它们是将研究大脑获得的深 刻理解成功应用于机器学习应用的关键例子，也是第一个表现良好的深度模型之一． 是第一个解决重要商业应用的神经网络，并且仍然是当今深度学习应用的前沿． 在20世纪90年代，ＡＴ＆Ｔ的神经网络研究小组开发了一个用于读取支票的卷积 神经网络，到90年代末，NEC部署的这个系统用于读取美国所有支票的10%．后来， 微软部署了若干个基于卷积神经网络的OCR和手写识别系统(MNIST)． 卷积神经网络也被用来赢得许多比赛．当前对深度学习的商业热潮始于2012年，当 时Alex Krizhevsky使用新型卷积神经网络(AlexNet)赢得了当年的ImageNet大赛第一名 ，TOP-5分类错误率比第二名小约10%，引起轰动． 深度学习以及卷积神经网络的适用需要大量的有效训练数据，过去的互联网时代为 深度学习提供了大量的训练数据，同时随着几十年来硬件技术的发展，为利用和计算 大量数据提供了条件．所以，近年来，每一次模型算法的更新，都取得了良好的效果 ，为深度学习这把火炬增添了燃料．
卷积神经网络的神经科学基础
图像是由光到达眼睛并刺激视网膜形成的，视网膜的神经元对图像 执行一些简单的预处理，但是基本改变它被表示的方式，然后图像通过 视神经和脑部区域，这些区域负责将信号从眼睛传递到位于脑后部的主 要视觉皮层，它是大脑对视觉输入开始执行显著高级处理的第一个区域 (以下简称V1)，卷积网络的设计参考了其对视觉信号处理的三个主要性 质： １．V1具有二维结构来反映视网膜中的图像结构，例如，到达视网膜 下半部的光仅影响V1相应的一半．卷积网络通过用二维映射定义特征的 方式来实现该特性．(CNN特性：权值共享和局部池化操作） ２.V1包含许多简单细胞，简单细胞的活动在某种程度上可以概括为 在一个小的空间位置接受域内的图像的线性函数，卷积神经网络不同卷 积核的权重与输入的线性求和，模拟了简单细胞对输入信号的处理． ３．V1还包括许多的复杂细胞，这些细胞响应由简单细胞检测的那 些特征，但是复杂细胞对于特征位置的微小偏移具有不变性，这启发了 网络的池化单元和激活函数．
Rethinking the Inception Architecture for Computer Vision
这也是获得ImageNet LSVRC-2014冠军的模型，共22层的网络． 文章提出获得高质量模型最保险的做法就是增加模型的深度（层数）或者是其宽度（层 核或者神经元数），但是这里一般设计思路的情况下会出现两个缺陷（1.若训练数据集有 限，参数太多，容易过拟合；2.网络越大计算复杂度越大，难以应用；3.网络越深，梯度 越往后穿越容易消失，难以优化模型）。
请在这里输入论文答辩 2016-08-
CNN中基于权值共享的多卷积核算法
卷积的矩阵转换
感受野和卷积核是卷积运算的一种特殊设定和直观表示，卷积核和 感受野之间的卷积运算使用向量矩阵的形式实现，提高了计算效率．
请在这里输入论文答辩
2016-08-
卷积的矩阵运算形式(im2txt)
CNN 特性－池化
tensorflow计算示例
tensorflow数据流图的核心在于数据流图的搭建．数据流图搭建 完成以后，启动会话(Session),进行计算和训练．
Contents
目录
3. CNN实现(tensorflow)
3.1. 主流CNN模型介绍 3.2.使用tensorflow实现CNN 3.3.使用tensorflow实现其它模型
Contents
目录
2. 卷积神经网络
2.1.卷积神经网络和深度学习的历史 2.2. 卷积神经网络的设计和原理 2.3. 卷积神经网络的神经科学基础
卷积神经网络的神经科学基础
卷积网络也许是生物学启发人工只能的最为成功的故事．虽然卷积网络 已经被其它领域指导，但是神经网络的一些关键设计原则来自于神经科学． 卷积网络的历史始于David Hubel 和Torsten Wiesel的神经科学实验，为 了确定哺乳动物视觉系统如何工作的基本事实，他们观察了猫的脑内神经元 如何响应投影在猫前面屏幕上精确位置的图像． 他们发现：处于视觉系统较为前面的神经元对非常特定的光模式(例如精 确定向的条纹)反应最强烈，但对其他模式几乎完全没有反应．
卷积神经网络(CNN)
汇报人：吴建宝 2017.06.12
Contents
目录
1. 神经网络计算 2. 卷积神经网络 3. CNN实现(tensorflow)
Contents
目录
1. 神经网络计算
1.1.神经网络信息流动 1.2.神经网络结点计算 1.3.神经网络梯度传播(链式法则）
神经网络信息流动
机器写诗
Poetry: 1.赋诗何所问，我心亦不知．不知一片月，不是一枝花．
2.香径无人处，春风似水流．不知何处去，不见古人归．
3.清风吹雨夜，一曲一声中．一片寒光动，无人夜夜吟．
Rethinking the Inception Architecture for Computer Vision
googlenet的主要思想就是围绕这两个思路去做的： 1.深度，层数更深，文章采用了22层，googlenet巧妙的在不同深度处增加了两个 loss来避免上述提到的梯度消失问题，。 2.宽度，增加了多种核1x1，3x3，5x5，在3x3前，5x5前，max pooling后分别加 上了1x1的卷积核起到了降低feature map厚度的作用。以下是googlenet用的 inception可以称之为inception v1，如下图所示：
卷积神经网络池化有最大池化(max_pool)和平均池化(avg_pool)，顾名 思义，最大池化取区域内最大值，平均池化取区域内平均值．其它池化包 括L 2 范数以及依靠据中心像素距离的加权平均池化．
ＣＮＮ池化过程
CNN 特性－池化
为什么要池化？
１．减少参数的量，提高计算效率． ２．最大池化能显著增强局部特征，平均池化可减少噪声． （最大池化提取轮廓特征，平均池化可模糊图像） ３．提高局部平移不变性．(不考虑空间，时间位置．－张民） 局部平移不变性是一个很重要的性质,尤其是当我们关心某个特 征是否出现而不关心它出现的具体位置时，这对于图像中的目标检 测至关重要，同时，在图像识别中，同一类别的图像往往会有细微 的差别，局部平移不变性大大提高了图像分类的准确度．
CNN处理图像
边缘检测的效率。右边的图像是通过获得原始图像中的每个像素并减去左边相邻 像素的值而形成的。这对目标检测是有用的操作。两个图像都是 280 像素的高度 。输入图像宽 320 像素,而输出图像宽 319 像素。这个变换可以通过包含两个元 素的卷积核来描述,并且需要 319 × 280 × 3 = 267, 960 个浮点运算(每个输出像 素需要两次乘法和一次加法)。不使用卷积,需要 320 × 280 × 319 × 280 个或 者说超过 80 亿个元素的矩阵,这使得卷积对于表示这种变换更有效 40 亿倍。直 接运行矩阵乘法的算法将执行超过 160 亿个浮点运算,这使得卷积在计算上大约 有 60,000 倍的效率。将小的局部区域上的相同线性变换应用到整个输入上,卷积 是描述这种变换的极其有效的方法。照片来源:Paula Goodfellow。
Contents
目录
3. CNN实现(tensorflow)
3.1. 主流CNN模型介绍 3.2.使用tensorflow搭建CNN 3.3.使用tensorflow实现其它模型
ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks
为了处理一维序列数据，便有了循环神经网络，以及基于循环神经网络 优化而来的lstm,attention机制等．
Contents
目录
2. 卷积神经网络
2.1. 卷积神经网络和深度学习的历史 2.2. 卷积神经网络的设计和原理 2.3. 卷积神经网络的神经科学基础
CNN处理图像
卷积神经网络的计算效率提升，参数量：10^12 －＞ 10^6
解析：（x,y）是给定的带标签数据，通常，x为特征，y为标签，固定不变．Ｗ为权重(网络 参数），随机初始化(正态分布），且随时变化．一次前向计算过程，通过score function， 得到预测结果，与标签数据对比，计算loss值，通常，loss是规则化项(redularization loss) 和均方差项(data loss)的加权和(见式１),其目的是减小权重的幅度，防止过度拟合．在反向 计算时，使用均方差项更新权重.
卷积神经网络和深度学习的历史
卷积神经网络提供了一种方法来专业化神经网络，以处理具有清楚的网 络结构的数据，以及将这样的模型放大到非常大的尺寸(加深层数).这种方法 在二维图像拓扑上的应用是最成功的．同时，卷积神经网络比全连接网络计 算效率更高，使用他们运行多个实验并调整它们的实现和超参数更容易，更 大的网络也更容易训练．
CNN特性－权值共享和多卷积核
卷积神经网络之所以计算效率高，对特征提取的效果好，主要是由于卷 积神经网络具有以下三个特性：权值共享，多卷积核，池化．
权值共享2016-08-
CNN多通道和多卷积核
CS231N http://cs231n.github.io/convolutional-networks/
ImageNet LSVRC-2012冠军,1000类,120万高清图像,Top5Error:26.2% →15.3%． 结构： 由6000万个参数和650,000个神经元，由五个卷积层和其后的max-pooling层以及三个全连接 层,1000-way的softmax层组成.以及开创性的使用“dropout”技术，避免了过拟合． 计算开销问题： 采取将网络分布在两个GPU上,在每个GPU中放置一半核（或神经元），还有一个额外的技 巧：GPU间的通讯只在某些层进行。