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权值共享全连接网络

发布时间:2022-06-22 08:26:20

Ⅰ 在caffe上怎么做到各个卷积层权值参数共享

通过设置param {name : xxx}参数,如果名字相同就共享,不相同就不共享

Ⅱ 共享网络怎么连接

1、XP系统:点击开始——控制面板——网络连接——右击“本地连接”点属性

2、win7系统:点击开始——控制面板——网络和internet——网络和共享中心——本地连接——属性

Ⅲ CNN的诸多特点中,最重要的两个特点有:权值+共享和()+A.有且只有一个卷积

摘要 CNN中卷积的特点: 权值共享、局部连接

Ⅳ 目标检测中anchor box的做法和adaboost人脸检测中的滑窗检测有什么区别

深度学习是机器学习研究中的一个新的领域,其动机在于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络,它模仿人脑的机制来解释数据。

卷积神经网络(CNN)

局部连接

传统的神经网络是全连接,即一层的神经元与上一层的所有神经元都建立连接,这样导致参数非常多,计算量非常大,而CNN是局部连接,一层的神经元只与上一层的部分神经元建立连接,这样可以减少参数和计算量。

Technology-MachineLearning-FaceRegonition-CNN-LocalConnected

权值共享

给一张输入图片,用一个filter去扫时,filter里面的数就叫权重。用该filter对整个图片进行了某个特征的扫描,例如Edge detection,这个过程就是权值共享,因为权重不变。

Technology-MachineLearning-FaceRegonition-CNN-WeightSharing

人脸识别

多个CNN加其他层,遍历而成的人脸识别处理结构:

Technology-MachineLearning-FaceRegonition-CNN-Example

层提取到的信息的演进:

Technology-MachineLearning-FaceRegonition-CNN-Example2

人脸检测

传统算法

识别:滑动窗口+分类器

用一个固定大小的窗口去滑动扫描图像,并通过分类器去分辨是否是人脸。有时候人脸在图片中过小,所以还要通过放大图片来扫描。

Technology-MachineLearning-FaceRegonition-WindowClassifier

训练:特征+Adaboost

传统特征:LBP/HOG/Harr

图片原始的RGB信息,维度太高,计算量过大,且不具备鲁棒性,即光照和旋转,对RGB信息影响非常大。

利用LBP得到二进制值,再转换成十进制:

Technology-MachineLearning-FaceRegonition-LBP

效果图:

Technology-MachineLearning-FaceRegonition-LBP-Example

Adaboost

由于移动设备对计算速度有一定要求,所以用多个弱分类器加权叠加来完成一个强分类器,从而保证速度。

Technology-MachineLearning-FaceRegonition-Adaboost

深度学习

特征的选取是比较复杂的,可能需要大量的统计学和生物学知识积累,而深度学习不需要选择特征,这是其很大优势,另外通过GPU代替CPU等方式,可以得到一个更好的效果。

Technology-MachineLearning-FaceRegonition-DeepLeaning-Example

关键点检测、跟踪

传统算法

Cascade regression/ESR/SDM

传统算法步骤:

根据人脸检测的框位置,先初始化初始脸部轮廓位置;

进行上一步位置和图形特征检测下一步位置(一般是迭代残差);

进行迭代,最终得到相对准确的轮廓位置。

Technology-MachineLearning-FaceRegonition-KeyPoints

深度学习

深度学习算法步骤:

对图像进行轮廓定位态校正;

全局粗定位;

局部精细定位。

作者:YI_LIN
来源:简书

Ⅳ 人工智能CNN卷积神经网络如何共享权值

首先权值共享就是滤波器共享,滤波器的参数是固定的,即是用相同的滤波器去扫一遍图像,提取一次特征特征,得到feature map。在卷积网络中,学好了一个滤波器,就相当于掌握了一种特征,这个滤波器在图像中滑动,进行特征提取,然后所有进行这样操作的区域都会被采集到这种特征,就好比上面的水平线。

Ⅵ 问大家一个问题啊!什么是权值共享,怎样用权值共享处理数据十万火急

权值就是定义的路径上面的值。可以这样理解为节点间的距离。通常指字符对应的二进制编码出现的概率。 至于霍夫曼数中的权值可以理解为:权值大表明出现概率大! 一个结点的权值实际上就是这个结点子树在整个树中所占的比例. abcd四个叶子结点的权值为7,5,2,4. 这个7,5,2,4是根据实际情况得到的,比如说从一段文本中统计出abcd四个字母出现的次数分别为7,5,2,4. 说a结点的权值为7,意思是说a结点在系统中占有7这个份量.实际上也可以化为百分比来表示,但反而麻烦,实际上是一样的.

Ⅶ 谁能科普一下“深度学习”网络和以前那种“多层神经网络”的区别

多层神经网络又叫全连接神经网络。当输入图像为1000*1000的分辨率时,神经网络一层的系数就达到10^12。系数过多引起收敛问题导致训练无法达到最优,并且容易过拟合。让它不具有实现意义。深度学习采用权值共享和局部连接等技术,大大降低了系数的个数和各种避免过拟合的方法,使得网络层数可以达到数百,使得深层网络成为可能。感兴趣可以搜搜我的课程,用Python做深度学习1——数学基础

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