卷积神经网络如何优化（卷积神经网络优化器）

本文目录一览：

• 1、神经网络:卷积神经网络(CNN)
• 2、深度卷积网络
• 3、卷积神经网络参数解析
• 4、深度卷积神经网络各种改进结构块汇总
• 5、地震去噪新探索(二)——无监督卷积神经网络调优实战

神经网络:卷积神经网络(CNN)

卷积神经网络是一种多层神经网络，擅长处理图像特别是大图像的相关机器学习问题。卷积网络通过一系列方法，成功将数据量庞大的图像识别问题不断降维，最终使其能够被训练。 CNN最早由Yann LeCun提出并应用在手写字体识别上。

卷积神经网络(Convolutional Neural Networks，CNN)是一种前馈神经网络。卷积神经网络是受生物学上感受野(Receptive Field)的机制而提出的。感受野主要是指听觉系统、本体感觉系统和视觉系统中神经元的一些性质。

- 卷积步长设置(Strided COnvolution) 卷积步长也就是我们进行卷积操作时，过滤器每次移动的步长，上面我们介绍的卷积操作步长默认都是1，也就是说每次移动过滤器时我们是向右移动一格，或者向下移动一格。

卷积神经网络(Convolutional Neural Network，CNN或ConvNet)是一种具有 局部连接、权重共享 等特性的深层前馈神经网络。卷积神经网络是受生物学上感受野的机制而提出。

卷积神经网络(CNN)-输入层 ① CNN的输入层的输入格式保留了图片本身的结构。② 对于黑白的 28×28的图片，CNN 的输入是一个 28×28 的二维神经元。

定义 卷积神经网络（Convolutional Neural Networks， CNN）是一类包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络（Feedforward Neural Networks），是深度学习（deep learning）的代表算法之一 。

深度卷积网络

在卷积网络的架构设计中，一种有趣的想法是会使用到1×1的过滤矩阵，实际上，对于单通道的图像而言，1×1的过滤矩阵，意义不大，但是，对于多通道的图像而言，1×1的过滤矩阵能够有效减少图像卷积之后的通道数量。

卷积神经网络（CNN）是一种流行且高效的神经网络，用于图像分类，信号处理等。在大多数层中，将 卷积积 应用于图像或张量的输入上。通常后面是 非线性层和池化层 。

改进版深度可分离卷积加上残差网络的结构其实和它的名字是一样的，很好理解。

我们知道SiamFC采用的骨干网络是AlexNet，使用该网络来提取图像特征。AlexNet最早实在图像识别任务中被提出，第一次证实了卷积网络在CV领域的有效性，取得了2012年ImageNet竞赛的第一名。

卷积神经网络（Convolutional Neural Networks， CNN）的核心是进行卷积运算操作。在实际应用中往往采用多层网络结构，因此又被称为深度卷积神经网络。本文将从单个卷积的计算出发，带大家掌握卷积层在神经网络中的运算方法。

CNN具有优良的特征提取能力，可以从图像中提取有用的特征，从而准确识别建筑物的轮廓。此外，CNN还可以实现端到端的训练，从而更好地提取建筑物轮廓的特征，并有效提高识别准确率。

卷积神经网络参数解析

1、 （1-1）一次性将batch数量个样本feed神经网络，进行前向传播；然后再进行权重的调整，这样的一整个过程叫做一个回合（epoch），也即一个batch大小样本的全过程就是一次迭代。

2、那么对应的神经元的参数的个数就为：W*H*C个权值加1个偏置。在卷积神经网络中，我们称这样一个神经元为一个 滤波器（filter） 。

3、卷积分为窄卷积（valid 卷积）、同卷积（same 卷积）、全卷积（full 卷积）。前两者更常用，后者更多的用于反卷积网络中。

4、网络的输入可以为任意尺寸的彩色图像；输出与输入尺寸相同，通道数为：n（目标类别数）+1（背景）。网络在CNN卷积部分不用全连接而是替换成 卷积的目的是允许输入的图片为超过某一尺寸的任意大小。

深度卷积神经网络各种改进结构块汇总

在ResNet50里我们认识到一个结构，bottleneck design结构，在3x3网络结构前利用1x1卷积降维，在3x3网络结构后，利用1x1卷积升维，相比直接使用3x3网络卷积效果更好，参数更少，先进行压缩，再进行扩张。

1）使用调优过的预训练网络 「如果你的视觉数据和 ImageNet 相似，那么使用预训练网络会帮助你学习得更快」，机器学习公司 Diffbot 的 CEO Mike Tung 解释说。

卷积神经网络的研究的最新进展引发了人们完善立体匹配重建热情。从概念看，基于学习算法能够捕获全局的语义信息，比如基于高光和反射的先验条件，便于得到更加稳健的匹配。

此后基本上所有的卷积神经网络的卷积核都采用 3x3 的尺寸。也正因为采用这个简单的、小的卷积核结构，才使得 VGG 成为同时代网络中最经典的深度神经网络。

地震去噪新探索(二)——无监督卷积神经网络调优实战

1、上一篇将地震信号用在了自编码卷积神经网络降噪（见《地震去噪新探索——无监督卷积神经网络实战》），结果那叫一个惨。

2、在层位解释方向，有学者通过自编码的卷积神经网络模型，通过半监督的检测方法，实现了地震体层位的自动拾取。

3、目前的卷积神经网络一般是由卷积层、汇聚层和全连接层交叉堆叠而成的前馈神经网络，使用反向传播算法进行训练。 卷积神经网络有三个结构上的特性：局部连接，权重共享以及汇聚 。这些特性使卷积神经网络具有一定程度上的平移、缩放和旋转不变性。

4、监督学习方法主要包括：深层感知器、深层前馈网络、卷积神经网络、深层堆叠网络、循环神经网络等。大量实验研究表明，监督学习与非监督学习之间无明确的界限，如：深度信念网络在训练过程中既用到监督学习方法又涉及非监督学习方法。

5、图神经网络就是专门用来处理图数据的神经网络架构。具体来说，会给定图的每个邻接矩阵和节点特征，通过将这两个输入进行某种图上的映射。从而得到每个节点下一层的特征。