深度网络模型详解PPT
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深度神经网络模型解析
深度神经网络模型解析深度神经网络模型是一种基于人工神经网络的机器学习模型，它模仿人类大脑的结构和功能，通过多个神经元层次的连接进行信息处理和模式识别。
深度神经网络模型由输入层、隐藏层和输出层组成，每个层都包含多个神经元节点。
在本文中，我们将深入解析深度神经网络模型的内部结构和工作原理，以及其在各个领域的应用。
首先，我们将介绍深度神经网络模型的基本组成部分。
输入层接收来自外部的数据，并将其传递给隐藏层。
隐藏层通过线性变换和激活函数的运算对输入数据进行处理，以提取和学习数据的特征。
输出层则根据隐藏层的结果，进行最终的分类或预测。
深度神经网络模型中的隐藏层通常包含多个节点，这些节点通过权重和偏置进行连接。
权重和偏置是深度神经网络模型中的可调参数，通过训练调整其值以最大程度地减少模型的误差。
每个隐藏层节点都应用激活函数，以引入非线性因素，从而使模型能够拟合更加复杂的数据模式。
在深度神经网络模型中，最常使用的激活函数包括ReLU （Rectified Linear Unit）、Sigmoid和Tanh。
ReLU函数在负输入值时输出0，正输入值时输出输入值本身，它的简单性和计算高效性使其成为首选。
Sigmoid函数将输入值压缩到0到1之间，常用于二分类问题。
Tanh函数将输入值压缩到-1到1之间，常用于多分类问题。
深度神经网络模型训练的核心是反向传播算法。
反向传播算法通过计算损失函数对参数的导数，根据梯度下降法来更新权重和偏置的值。
这样，在迭代训练的过程中，模型逐渐减少误差，并提高对数据的拟合能力。
深度神经网络模型的应用非常广泛。
在计算机视觉领域，深度神经网络模型已被成功应用于图像分类、目标识别和图像生成等任务。
在自然语言处理领域，深度神经网络模型在机器翻译、情感分析和文本生成等任务中也取得了很好的效果。
另外，在推荐系统、金融预测和医学诊断等领域，深度神经网络模型也显示出了出色的性能。
然而，深度神经网络模型也存在一些挑战和限制。
《OSI层次模型》课件
总结与展望
OSI层次模型提供了一种系统化的思维方式，帮助我们理解计算机网络通信的内部机制。未来，随着网 络技术的不断发展，也将出现新的通信协议和模型。
各层的功能和协议
物理层 数据链路层 网络层 传输层 会话层 表示层 应用层
信号传输、数据编码 错误检测、流量控制 路由、分组转发 可靠性、错误恢复 与TCP/IP的关系
OSI层次模型是一种理论标准，而TCP/IP协议是实际应用中使用的通信协议。 TCP/IP协议栈可以与OSI层次模型相对应，但并不完全一致。
《OSI层次模型》PPT课件
了解OSI层次模型的原理和应用是理解计算机网络的基础。本课件将介绍OSI 层次模型的七个层次、功能、协议以及在网络通信中的应用。
OSI层次模型简介
OSI层次模型是一种网络通信协议的理论框架，旨在标准化计算机网络中的通 信过程。它将网络通信划分为七个层次，每个层次负责不同的功能。
OSI层次模型在网络通信中的应用
1
网络故障排除
通过逐层分析和诊断，快速定位和解决网络故障。
2
协议开发与测试
按照每个层次的要求，开发和测试通信协议。
3
网络安全
通过在不同层次实施安全机制，保护数据传输的机密性和完整性。
OSI层次模型的优缺点
1 优点
2 缺点
标准化网络通信过程，促进互操作性和协 作。
过于复杂，实际应用中可能被简化或绕过。
OSI层次模型的七层结构
物理层
负责传输比特流，处理物理连接和电信号。
数据链路层
将比特流组织成数据帧，并提供错误检测和 纠正。
网络层
负责数据包的路由选择和转发。
传输层
提供端到端的可靠数据传输。
会话层
深度学习介绍ppt课件
28
3.1 卷积神经网络（CNN）
全连接层：连接所有的特征，将输出值送给分类器（如softmax分类器）， 最终得出识别结果。
29
3.2 常见网络模型
LeNet
30
3.2 常见网络模型
AlexNet
31
3.2 常见网络模型
VGG16
32
3.2 常见网络模型
GoogleNet （InceptionV4）
要了解，它有以下几个影响： 1 如何能更好的求解目标函数的极值！——高等数学中求解函数极值的知识！ 可微，单调！ 2 如何提升训练效率，让梯度的优化方法更稳定； 3 权值的初始值，不影响训练结果！
17
3.1 卷积神经网络（CNN）
卷积神经网络（Convolutional Neural Networks / CNNs / ConvNets）与 普通神经网络非常相似，它们都由具有可学习的权重和偏置常量(biases)的神 经元组成。每个神经元都接收一些输入，并做一些点积计算，输出是每个分 类的分数，普通神经网络里的一些计算技巧到这里依旧适用。
全连接层（ Fully-Connected layer）, 把所有局部特征结合变成全局特征， 用来计算最后每一类的得分。
22
3.1 卷积神经网络（CNN）
23
3.1 卷积神经网络（CNN）
在图像处理中，往往把图像表示为像素的向量，比如一个1000×1000的图像， 可以表示为一个1000000的向量。在上一节中提到的神经网络中，如果隐含 层数目与输入层一样，即也是1000000时，那么输入层到隐含层的参数数据 为1000000×1000000=10^12，这样就太多了，基本没法训练。所以图像 处理要想练成神经网络大法，必先减少参数加快速度。就跟辟邪剑谱似的， 普通人练得很挫，一旦自宫后内力变强剑法变快，就变的很牛了。
3.1 卷积神经网络（CNN）
全连接层：连接所有的特征，将输出值送给分类器（如softmax分类器）， 最终得出识别结果。
29
3.2 常见网络模型
LeNet
30
3.2 常见网络模型
AlexNet
31
3.2 常见网络模型
VGG16
32
3.2 常见网络模型
GoogleNet （InceptionV4）
要了解，它有以下几个影响： 1 如何能更好的求解目标函数的极值！——高等数学中求解函数极值的知识！ 可微，单调！ 2 如何提升训练效率，让梯度的优化方法更稳定； 3 权值的初始值，不影响训练结果！
17
3.1 卷积神经网络（CNN）
卷积神经网络（Convolutional Neural Networks / CNNs / ConvNets）与 普通神经网络非常相似，它们都由具有可学习的权重和偏置常量(biases)的神 经元组成。每个神经元都接收一些输入，并做一些点积计算，输出是每个分 类的分数，普通神经网络里的一些计算技巧到这里依旧适用。
全连接层（ Fully-Connected layer）, 把所有局部特征结合变成全局特征， 用来计算最后每一类的得分。
22
3.1 卷积神经网络（CNN）
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3.1 卷积神经网络（CNN）
在图像处理中，往往把图像表示为像素的向量，比如一个1000×1000的图像， 可以表示为一个1000000的向量。在上一节中提到的神经网络中，如果隐含 层数目与输入层一样，即也是1000000时，那么输入层到隐含层的参数数据 为1000000×1000000=10^12，这样就太多了，基本没法训练。所以图像 处理要想练成神经网络大法，必先减少参数加快速度。就跟辟邪剑谱似的， 普通人练得很挫，一旦自宫后内力变强剑法变快，就变的很牛了。
第3章计算机网络体系结构-OSI模型ppt课件
有
最好 适合于采用OSI /RM的
场合
数据链路层协议
◆面向字符型数据链路规程 以字符集的一个子集来执行通信控制功能。（如ASCII码 ） STX——02〔ASCII码）——表示报文文本的开始 ETX——03〔ASCII码）——表示报文文本的结束 ENQ——05〔ASCII码）——讯问，请求回答 ACK——06〔ASCII码）——确认，响应请求 报文有数据报文和控制报文两种 ◆面向比特型数据链路规程
3. 差错控制。在接收端对收到的数据帧进行差错校 验。
4. 流量控制。流量控制方案有发送等待方法、预约 缓冲法。
LLC子层的服务
1、无确认的无连接服务 无需建立数据链路连接，不进行差错控制和流量 控制。
2、有确认的无连接服务 在接收端进行差错检验，并向发送端给出接收情 况的应答。发送端根据情况做出相应的处理〔如 重发）。
应用层
提供各种网络服务。
应用层还包含大量的应用协议，如虚拟终端协 议〔Telnet）、简单邮件传输协议〔SMTP）、简 单网络管理协议〔SNMP）、域名服务系统〔DNS 〕和超文本传输协议〔〕等。
7 应用层Application
6 表示层Presentation
5 会话层Session 4 传输层Transport 3
网络层Network 2
数据链路层Data Link 1
物理层Physical
处理网络应用 数据表示 主机间通信 端到端的连接 寻址和最短路径 介质访问〔接入） 二进制传输
OSI数据封装与解封
小结
• 网络层传送的数据单位是分组或包。分组运输涉及路由选 择、流量控制和拥塞控制。
传输层
提供建立、维护和拆除传输连接的功能； 选择网络层提供最合适的服务； 在系统之间提供可靠的透明的数据传输,提供
深度学习-CNN卷积神经网络PPT课件
右图就是一个2维卷积的示意图，这里因为是 离散的卷积，所以可以直接把卷积理解为矩阵 相乘，即两个矩阵相乘，一个是输入矩阵，一 个是卷积核矩阵。输入矩阵一般都表示二维的 输入图像，而卷积核其实可以理解为图像处理 里面的算子，比如这些算子可以实现一些边缘 检测或者高斯模糊的效果，那么其实卷积操作 可以理解为对图像进行一些特征处理。
卷积层--convolution 池化层--pooling 全连接层—fully connected
江南大学-数媒学院-许鹏
2
CNN-Overview
卷积神经网络是一种受到视觉感知机制启发的深度学习结构。1959年Hubel和Wiesel发现动物 的视觉皮质细胞负责在感知域内探测光照，受其启发，1980年Kunihiko Fukushima提出了一种 新型认知机并被认为是CNN的先驱。
Pooling Layer
有了pooling操作，我们就可以产生CNN的另外一种隐藏层了，就是pooling layer，这一层的产 生思想明确清晰，操作也简单。 如下图所示，由原始图像应用6个卷积核提取了6个feature map，然后针对这6个feature map做 pooling，还有一种叫法就是subsampling，即子采样，其实就和前面提到的稀疏连接和权值共 享一样，池化操作也会大大减少模型的参数。
这里的Roberts算子只是一个一阶算子，提取的 边缘信息还很有限，还有其他的二阶算子，比
如拉普拉斯算子。而且这里Roberts算子只提取 了某个像素对角线的梯度，而没有提取垂直方
向和水平方向的梯度，所以还有其他的算子用
于提取多个方向梯度，比如Sobel算子，Prewitt 算子等。
-1
0
0
1
0
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卷积层--convolution 池化层--pooling 全连接层—fully connected
江南大学-数媒学院-许鹏
2
CNN-Overview
卷积神经网络是一种受到视觉感知机制启发的深度学习结构。1959年Hubel和Wiesel发现动物 的视觉皮质细胞负责在感知域内探测光照，受其启发，1980年Kunihiko Fukushima提出了一种 新型认知机并被认为是CNN的先驱。
Pooling Layer
有了pooling操作，我们就可以产生CNN的另外一种隐藏层了，就是pooling layer，这一层的产 生思想明确清晰，操作也简单。 如下图所示，由原始图像应用6个卷积核提取了6个feature map，然后针对这6个feature map做 pooling，还有一种叫法就是subsampling，即子采样，其实就和前面提到的稀疏连接和权值共 享一样，池化操作也会大大减少模型的参数。
这里的Roberts算子只是一个一阶算子，提取的 边缘信息还很有限，还有其他的二阶算子，比
如拉普拉斯算子。而且这里Roberts算子只提取 了某个像素对角线的梯度，而没有提取垂直方
向和水平方向的梯度，所以还有其他的算子用
于提取多个方向梯度，比如Sobel算子，Prewitt 算子等。
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网络基本知识—OSI七层模型ppt课件
to WAN
AA
Frame Relay
2.2.2.2 1.1.1.1 Data Fram relay 2.2.2.2 1.1.1.1 Data
2.2.2.2 1.1.1.1 Data
BB
to
Ethernet 2.2.2.2 1.1.1.1 Data
LAN
2.2.2.2
.
2.2.2.2 1.1.1.1 Data
应用层表示层会话层传输层网络层数据链路层物理层传输层网络层物理层数据链路层osi参考模型tcpip2021精选ppt56tcpip协议栈的封装过程用户数据用户数应用数据tcp首应用数据tcp首以太网首部应用数据tcp首以太网首部tcp段ip数据报142020以太网帧461500字节应用程tcpip以太网驱动程序2021精选ppt57tcpip协议数据封装方式telnet23ftp2021smtp25tftp69segmentippacketsframesbits2021精选ppt58tcpip协议栈httptelnetftptftppingetctcpudparprarpipigmpicmpethernet8023ppphdlcfretc接口和线缆应用层传输层网络层数据链路层提供应用程序网络接口建立端到端连接寻址和路由选择物理介质访问二进制数据流传输物理层2021精选ppt59传输层协议概述应用层传输层网络层网络接入层tcpudp2021精选ppt60tcpudp报文格式16243116位源端口16位目的端口32位序列号32位确认号首部长度保留6位16位窗口大小16位tcp校验和16位紧急指针选项数据16243116位源端口16位目的端口16位udp校验和数据udp报文格式tcp报文格式16位udp长度2021精选ppt61端口号传输层协议用端口号来标识和区分各种上层应用程序
深度卷积神经网络ppt课件
简洁、普适的结构模型。 特征提取与分类器可以一起学习。
神经网络简要介绍
人类视觉机理：
David Hubel 和 TorstenWiesel 发现了视觉系 统的信息处理 方式，即视皮 层的分级特性， 获得1981年诺 贝尔生理学或 医学奖。
Low-level sensing
Preprocessing
人工神经网络发展历程
• 发展基础：
数据爆炸：图像数据、文本数据、语音数 据、社交网络数据、科学计算等
计算性能大幅提高
• 为什么有效
– 浅层神经网络可以近似任意函数，为何多层？
深层网络结构中，高层可以综合应用低层信息。 低层关注“局部”，高层关注“全局”、更具有语
义化信息。 为自适应地学习非线性处理过程提供了一种可能的
感知机（Perceptron）
通过查找超平面解决二类分类问题（通过二值函数解决二类分类问题）
公式表达：
f (x) sign(w x)
w x 可看作对输入的空间变换
四种空间变换：维度、缩放、旋转、平移
感知机中的线性映射限制了模型的表达能力，线 性变化的组合仍为线性变化。
神经网络简要介绍
ANN基本构成：感知机（Perceptron）+激活函数
1、计算每层中每个节点的输出
y
m j
h(s
m j
)
h(
wimj
y m1 i
)
h()
为激活函数
2、在输出层计算损失
m j
h' (smj )(Tj
yi m j
)
Tj 为目标参考输出，一般从样本训练中得到。
神经网络简要介绍
神经网络简要介绍
人类视觉机理：
David Hubel 和 TorstenWiesel 发现了视觉系 统的信息处理 方式，即视皮 层的分级特性， 获得1981年诺 贝尔生理学或 医学奖。
Low-level sensing
Preprocessing
人工神经网络发展历程
• 发展基础：
数据爆炸：图像数据、文本数据、语音数 据、社交网络数据、科学计算等
计算性能大幅提高
• 为什么有效
– 浅层神经网络可以近似任意函数，为何多层？
深层网络结构中，高层可以综合应用低层信息。 低层关注“局部”，高层关注“全局”、更具有语
义化信息。 为自适应地学习非线性处理过程提供了一种可能的
感知机（Perceptron）
通过查找超平面解决二类分类问题（通过二值函数解决二类分类问题）
公式表达：
f (x) sign(w x)
w x 可看作对输入的空间变换
四种空间变换：维度、缩放、旋转、平移
感知机中的线性映射限制了模型的表达能力，线 性变化的组合仍为线性变化。
神经网络简要介绍
ANN基本构成：感知机（Perceptron）+激活函数
1、计算每层中每个节点的输出
y
m j
h(s
m j
)
h(
wimj
y m1 i
)
h()
为激活函数
2、在输出层计算损失
m j
h' (smj )(Tj
yi m j
)
Tj 为目标参考输出，一般从样本训练中得到。
神经网络简要介绍
《OSI层次模型》PPT课件
精选课件ppt
HTTP FTP ASCII EBCDIC JPEG Operating System/ Application Access Scheduling
7
PDU
•PDU（Protocol Data Unit):每一层使用自己层
的协议和别的系统的对应层相互通信，协议层的协 议在对等层之间交换的信息叫协议数据单元。
精选课件ppt
3
网络分层的优点
层 (Layer)：描述了所有需求的有效的通讯过程，并把这些过程逻辑上的 组叫做层。
分层的优点： 1.促进标准化工作,允许各个供应商进行开发； 2.各层间相互独立,把网络操作分成低复杂性单元； 3.灵活性好,某一层变化不会影响到别层，设计者可专心设计和开发模块 功能； 4.各层间通过一个接口在相邻层上下通信。
精选课件ppt
4
OSI 模式
应用层
应用层 表示层 会话层 传输层 网络层 数据链路层 物理层
精选课件ppt
模型
数据流层(数据传输)
5
数据流层(数据传输)的作用
应用层 表示层 会话层
传输层
• 可靠或不可靠的数据传输 • 数据重传前的错误纠正
网络层
提供路由器用来决定路径的逻辑寻址
• 将比特组合成字节进而组合成帧
网络层 数据连路层 物理层 通信介
பைடு நூலகம்
应用层协议
表示层协议 会话层协议 传输层协议
网络层
数据连路层
物理层
质
通
精选课件ppt
端系统B
应用层 表示层 会话层 传输层 网络层 数据连路层 物理层 信介质
12
•物理层功能
物理层 Ethernet 802.3 EIA/TIA-232 V.35
HTTP FTP ASCII EBCDIC JPEG Operating System/ Application Access Scheduling
7
PDU
•PDU（Protocol Data Unit):每一层使用自己层
的协议和别的系统的对应层相互通信，协议层的协 议在对等层之间交换的信息叫协议数据单元。
精选课件ppt
3
网络分层的优点
层 (Layer)：描述了所有需求的有效的通讯过程，并把这些过程逻辑上的 组叫做层。
分层的优点： 1.促进标准化工作,允许各个供应商进行开发； 2.各层间相互独立,把网络操作分成低复杂性单元； 3.灵活性好,某一层变化不会影响到别层，设计者可专心设计和开发模块 功能； 4.各层间通过一个接口在相邻层上下通信。
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4
OSI 模式
应用层
应用层 表示层 会话层 传输层 网络层 数据链路层 物理层
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模型
数据流层(数据传输)
5
数据流层(数据传输)的作用
应用层 表示层 会话层
传输层
• 可靠或不可靠的数据传输 • 数据重传前的错误纠正
网络层
提供路由器用来决定路径的逻辑寻址
• 将比特组合成字节进而组合成帧
网络层 数据连路层 物理层 通信介
பைடு நூலகம்
应用层协议
表示层协议 会话层协议 传输层协议
网络层
数据连路层
物理层
质
通
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端系统B
应用层 表示层 会话层 传输层 网络层 数据连路层 物理层 信介质
12
•物理层功能
物理层 Ethernet 802.3 EIA/TIA-232 V.35
网络的OSI七层结构PPT课件
OSI简介
• OSI是ISO在网络通信方面所定义的开放系统互连模型，1978 ISO（国际化标准组织）定义了这样一个开 放协议标准。有了这个开放的模型，各网络设备厂商就可以遵照共同的标准来开发网络产品，最终实现彼 此兼容。
第1页/共14页
OSI结构
整个OSI模型共分7层，从下往上分别是：物理层、数据链路层、网 络层、传输层、会话层、表示层和应用层，如图所示。
第9页/共14页
（5）会话层
•
会话层利用传输层来提供会话服务，会话可能是一个用户通过网络登录到一个主机，或一个正在建立
的用于传输文件的会话。
•
会话层的功能主要有：会话连接到传输连接的映射、数据传送、会话连接的恢复和释放、会话管理、
令牌管理和活动管理。
第10页/共14页
（6）表示层
• 表示层用于数据管理的表示方式，如用于文本文件的ASCII 和EBCDIC，用于表示数字的1S或2S补码表示形式。如果通信 双方用不同的数据表示方法，他们就不能互相理解。表示层就 是用于屏蔽这种不同之处。
第12页/共14页
OSI总结
• 以上简单地介绍了OSI参考模型的七个层次，并对各个层次 的主要应用及功能作了简单的介绍，这样我们在后面的学习中 就可联系到OSI的对应层次进行学习，以实践加强理论学习。
第13页/共14页
感谢您的观看！
第14页/共14页
“第三层交换机”。
•
网络层的功能包括：建立和拆除网络连接、路径选择和中继、网络连
接多路复用、分段和组块、服务选择和流量控制。
第6页/共14页
（4）传输层
• 传输层解决的是数据在网络之间的传输质量问题，它属于 较高层次。传输层用于提高网络层服务质量，提供可靠的端到 端的数据传输，如常说的QoS就是这一层的主要服务。这一层 主要涉及的是网络传输协议，它提供的是一套网络数据传输标 准，如TCP协议。
• OSI是ISO在网络通信方面所定义的开放系统互连模型，1978 ISO（国际化标准组织）定义了这样一个开 放协议标准。有了这个开放的模型，各网络设备厂商就可以遵照共同的标准来开发网络产品，最终实现彼 此兼容。
第1页/共14页
OSI结构
整个OSI模型共分7层，从下往上分别是：物理层、数据链路层、网 络层、传输层、会话层、表示层和应用层，如图所示。
第9页/共14页
（5）会话层
•
会话层利用传输层来提供会话服务，会话可能是一个用户通过网络登录到一个主机，或一个正在建立
的用于传输文件的会话。
•
会话层的功能主要有：会话连接到传输连接的映射、数据传送、会话连接的恢复和释放、会话管理、
令牌管理和活动管理。
第10页/共14页
（6）表示层
• 表示层用于数据管理的表示方式，如用于文本文件的ASCII 和EBCDIC，用于表示数字的1S或2S补码表示形式。如果通信 双方用不同的数据表示方法，他们就不能互相理解。表示层就 是用于屏蔽这种不同之处。
第12页/共14页
OSI总结
• 以上简单地介绍了OSI参考模型的七个层次，并对各个层次 的主要应用及功能作了简单的介绍，这样我们在后面的学习中 就可联系到OSI的对应层次进行学习，以实践加强理论学习。
第13页/共14页
感谢您的观看！
第14页/共14页
“第三层交换机”。
•
网络层的功能包括：建立和拆除网络连接、路径选择和中继、网络连
接多路复用、分段和组块、服务选择和流量控制。
第6页/共14页
（4）传输层
• 传输层解决的是数据在网络之间的传输质量问题，它属于 较高层次。传输层用于提高网络层服务质量，提供可靠的端到 端的数据传输，如常说的QoS就是这一层的主要服务。这一层 主要涉及的是网络传输协议，它提供的是一套网络数据传输标 准，如TCP协议。
第七讲网络模型ppt课件
扩展运用
下面网络图中的5个节点表示一个4年期的时间段 内各年的时间点。每个节点表示的是做出坚持或 替代公司电脑决议的时间。假设断定交换电脑设 备，那么同时也要决议新设备要用多久，从节点 0到节点1的弧代表持有现有设备1年并且到年底 交换，从节点0到节点2的弧表示坚持现有设备2 年并且到第2年末交换。弧上的数字表示与交换 设备有关的总本钱。这些本钱包括打折后的购买 价、旧设备换新的折价、运营本钱和维修本钱。 请确定4年内的最小设备交换本钱。
[18，5] 4
3 [10，1]
5 [14，3]
[22，6] [30，2]
7
6 [16，5]
图9-9 戈曼网络——节点6的永久标识以及节点 7的新暂时标识
[0，S] 1
[13，3] 2
[18，5] 4
3 [10，1]
5 [14，3]
[22，6] 7
6 [16，5]
图9-10 戈曼网络——节点4的永久标识
x57<=8 x67<=7
x14<=5 x35<=3
x36<=7
Management Scientist求解结果
2
3
5
16
35
6
最大流 量1小时 714000辆
4
5
5
1 进入辛辛 那提(北)
2
33
5
7
22 2
3
3
1 11
66
3
75
67
5
3
3 5
3
4
7 分开辛辛 那提(南)
练习
高价油公司拥有一个从采集地到几个储存点之间传送石 油的管道网络系统。其部分网络系统如以下图所示：不 同的管道型号，其流量也不同。经过有选择地开关部分 的管道网络，公司可以提供任何贮藏地。
深度学习史上最详细的卷积循环神经网络 PPT
•ReLU激励层 / ReLU layer
•池化层 / Pooling layer
•全连接层大/家好FC layer
3
卷积神经网络（CNN)介绍
数据输入层
该层要做的处理主要是对原始图像数据进行预处理，其中 包括：
•去均值：把输入数据各个维度都中心化为0
•归一化：幅度归一化到同样的范围
•PCA/白化：用PCA降维；白化是对数据各个特征轴上 的幅度归一化
8
卷积神经网络（CNN)介绍
卷积计算层
大家好
9
卷积层的计算过程
卷积运算的特点：通过卷积运算，可
以使原信号特征增强，并且降低噪音
大家好
10
卷积层的计算过程
同一个图片，经过两个（红色、绿色）不同的filters扫描过后可得到不同 特点的Feature Maps。 每增加一个filter，就意味着你想让网络多抓取一个 特征。
将卷积所得的Feature Map经过ReLU变换（elementwise）后所得到的 output就如下图所展示
大家好
13
卷积神经网络（CNN)介绍
池化层
池化层夹在连续的卷积层中间，用于压缩数据和参数的量，减小过 拟合。简而言之，如果输入是图像的话，那么池化层的作用就是压 缩图像。
池化层用的方法有Max pooling 和 average pooling，而实际用的较多 的是Max pooling
深度学习二
卷积神经网络
讲解人：
导 师：
大家好
1
内容
• 卷积神经网络（CNN）介绍 • LeNet5模型的介绍 • 分析 LeNet5模型相关代码 • LeNet5 模型的训练代码 • 实验结果
深神经网络ppt课件
感谢观看
自动驾驶
通过深度神经网络实现自动驾驶功能 ，包括车辆控制、障碍物检测、路径 规划等。
06
深度神经网络的挑战与未来展 望
数据过拟合与欠拟合问题
数据过拟合
深度神经网络在训练过程中容易过度拟合训练数据，导致在测试数据上表现不 佳。
欠拟合
当模型过于简单时，无法充分学习训练数据的复杂特征，导致在训练和测试数 据上表现均不佳。
正则化方法及其应用
总结词
正则化是一种防止模型过拟合的技术，通过在损失函数 中增加惩罚项来约束模型的复杂度。正则化在深度学习 中广泛应用，有助于提高模型的泛化能力。
பைடு நூலகம்
详细描述
常见的正则化方法包括L1正则化、L2正则化、dropout 和early stopping等。L1正则化和L2正则化通过在损失 函数中增加权重向量的范数来约束模型复杂度； dropout随机丢弃神经网络中的一部分节点，以防止过 拟合；early stopping是在训练过程中提前终止训练， 以避免过拟合。这些正则化方法可以单独使用或结合使 用，以获得更好的模型性能。
04
深度神经网络的常见模型
卷积神经网络（CNN）
卷积神经网络是深度学习中常用的模型之一，主要用于图像处理和计算机视觉任务 。
CNN通过局部连接、权重共享和下采样等技术，能够有效地提取图像中的特征，广 泛应用于图像分类、目标检测、语义分割等任务。
CNN由输入层、卷积层、池化层、全连接层等组成，通过多层的卷积和池化操作， 逐步提取图像中的特征，最终实现分类或识别任务。
1986年，Rumelhart和Hinton等人提出了反 向传播算法，为神经网络的训练提供了有效的 方法。
2006年，Hinton等人提出了深度学习的概念， 将神经网络的层数增加到更深层次，提高了模型 的表示能力。
自动驾驶
通过深度神经网络实现自动驾驶功能 ，包括车辆控制、障碍物检测、路径 规划等。
06
深度神经网络的挑战与未来展 望
数据过拟合与欠拟合问题
数据过拟合
深度神经网络在训练过程中容易过度拟合训练数据，导致在测试数据上表现不 佳。
欠拟合
当模型过于简单时，无法充分学习训练数据的复杂特征，导致在训练和测试数 据上表现均不佳。
正则化方法及其应用
总结词
正则化是一种防止模型过拟合的技术，通过在损失函数 中增加惩罚项来约束模型的复杂度。正则化在深度学习 中广泛应用，有助于提高模型的泛化能力。
பைடு நூலகம்
详细描述
常见的正则化方法包括L1正则化、L2正则化、dropout 和early stopping等。L1正则化和L2正则化通过在损失 函数中增加权重向量的范数来约束模型复杂度； dropout随机丢弃神经网络中的一部分节点，以防止过 拟合；early stopping是在训练过程中提前终止训练， 以避免过拟合。这些正则化方法可以单独使用或结合使 用，以获得更好的模型性能。
04
深度神经网络的常见模型
卷积神经网络（CNN）
卷积神经网络是深度学习中常用的模型之一，主要用于图像处理和计算机视觉任务 。
CNN通过局部连接、权重共享和下采样等技术，能够有效地提取图像中的特征，广 泛应用于图像分类、目标检测、语义分割等任务。
CNN由输入层、卷积层、池化层、全连接层等组成，通过多层的卷积和池化操作， 逐步提取图像中的特征，最终实现分类或识别任务。
1986年，Rumelhart和Hinton等人提出了反 向传播算法，为神经网络的训练提供了有效的 方法。
2006年，Hinton等人提出了深度学习的概念， 将神经网络的层数增加到更深层次，提高了模型 的表示能力。
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• 卷积神经网络基础
• 物体分类模型
• LeNet • AlexNet • GoogLeNet • VGGNet • ResNet
• 目标检测模型
• RCNN系列
• 类似SSD，使用anchor boxes • 高分辨率输入 • Batch Normalization • 聚类选择boxes • 多尺度训练
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19
此课件下载可自行编辑修改，供参考！ 感谢您的支持，我们努力做得更好！
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10
LRN：局部响应归一化层
• local_size: 默认为5。如果是跨通道LRN，则表示求和 的通道数；如果是在通道内LRN，则表示求和的正方 形区域长度。
• alpha: 默认为1，归一化公式中的参数。
• beta: 默认为5，归一化公式中的参数。
• norm_region: 默认为ACROSS_CHANNELS。有两个选
• SSD
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卷积计算层
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