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如何得到全连接层的输出(没有经过softmax)
线性层和全连接层的区别
线性层和全连接层没有区别。线性层即全连接层。
全连接层,是每一个结点都与上一层的所有结点相连,用来把前边提取到的特征综合起来。由于其全相连的特性,一般全连接层的参数也是最多的。
例如在VGG16中,第一个全连接层FC1有4096个节点,上一层POOL2是7*7*512 = 25088个节点,则该传输需要4096*25088个权值,需要耗很大的内存。
卷积神经网络的全连接层
在 CNN 结构中,经多个卷积层和池化层后,连接着1个或1个以上的全连接层。与 MLP 类似,全连接层中的每个神经元与其前一层的所有神经元进行全连接。全连接层可以整合卷积层或者池化层中具有类别区分性的局部信息。为了提升 CNN 网络性能,全连接层每个神经元的激励函数一般采用 ReLU 函数。
最后一层全连接层的输出值被传递给一个输出,可以采用 softmax 逻辑回归(softmax regression)进行分类,该层也可称为 softmax 层(softmax layer)。对于一个具体的分类任务,选择一个合适的损失函数是十分重要的,CNN 有几种常用的损失函数,各自都有不同的特点。通常,CNN 的全连接层与 MLP 结构一样,CNN 的训练算法也多采用BP算法。
为什么RCNN用SVM做分类而不直接用CNN全连接之后softmax输出
在多分类中,CNN的输出层一般都是Softmax。 RBF在接触中如果没有特殊情况应该是“径向基函数”(RadialBasisFunction)。 在DNN兴起之前,RBF由于出色的局部近似能力,被广泛应用在SVM的核函数中,当然也有熟悉的RBF神经网络(也就是以RBF函数为激活函数的单隐含层神经网络)。 如果说把RBF作为卷积神经网络的输出,觉得如果不是有特殊的应用背景,它并不是一个很好的选择。 至少从概率角度上讲,RBF没有Softmax那样拥有良好的概率特性。CNN中卷积层、池化层和全连接层分别有什么作用和区别?
如下:
卷积层:提取特征。“不全连接,参数共享”的特点大大降低了网络参数,保证了网络的稀疏性,防止过拟合。之所以可以“参数共享”,是因为样本存在局部相关的特性。
池化层:有MaxPool和AveragePool等。其中MaxPool应用广泛。因为经过MaxPool可以减小卷积核的尺寸,同时又可以保留相应特征,所以主要用来降维。
全连接层:在全连接的过程中丢失位置信息,可以理解为降低了学习过程中的参数敏感度;很多分类问题需要通过softmax层进行输出;进行非线性变换等等。但是现在已经有很多网络结构去掉了最后的全连接层。我也是入坑没多久,对这一点理解仍很粗浅。
深度网络中为何引入池化层?
减少大量的计算量。引入空间过滤器的层级结构,从而让连续卷积层的观察窗口变大,这样可以更加充分地获得信息。
池化(Pooling):也称为欠采样或下采样。主要用于特征降维,压缩数据和参数的数量,减小过拟合,同时提高模型的容错性。主要有:
Max Pooling:最大池化
Average Pooling:平均池化
Max Pooling:选取最大的,我们定义一个空间邻域(比如,2*2的窗口),并从窗口内的修正特征图中取出最大的元素,最大池化被证明效果更好一些。
Average Pooling:平均的,我们定义一个空间邻域(比如,2*2的窗口),并从窗口内的修正特征图中算出平均值。
输出层(全连接层)
经过前面若干次卷积+激励+池化后,终于来到了输出层,模型会将学到的一个高质量的特征图片全连接层。其实在全连接层之前,如果神经元数目过大,学习能力强,有可能出现过拟合。因此,可以引入dropout操作,来随机删除神经网络中的部分神经元,来解决此问题。还可以进行局部归一化(LRN)、数据增强等操作,来增加鲁棒性。
当来到了全连接层之后,可以理解为一个简单的多分类神经网络(如:BP神经网络),通过softmax函数得到最终的输出。整个模型训练完毕。
怎样用python构建一个卷积神经网络
用keras框架较为方便
首先安装anaconda,然后通过pip安装keras
以下转自wphh的博客。
#coding:utf-8
'''
GPUruncommand:
THEANO_FLAGS=mode=FAST_RUN,device=gpu,floatX=float32pythoncnn.py
CPUruncommand:
pythoncnn.py
2016.06.06更新:
这份代码是keras开发初期写的,当时keras还没有现在这么流行,文档也还没那么丰富,所以我当时写了一些简单的教程。
现在keras的API也发生了一些的变化,建议及推荐直接上keras.io看更加详细的教程。
'''
#导入各种用到的模块组件
from__future__importabsolute_import
from__future__importprint_function
fromkeras.preprocessing.imageimportImageDataGenerator
fromkeras.modelsimportSequential
fromkeras.layers.coreimportDense,Dropout,Activation,Flatten
fromkeras.layers.advanced_activationsimportPReLU
fromkeras.layers.convolutionalimportConvolution2D,MaxPooling2D
fromkeras.optimizersimportSGD,Adadelta,Adagrad
fromkeras.utilsimportnp_utils,generic_utils
fromsix.movesimportrange
fromdataimportload_data
importrandom
importnumpyasnp
np.random.seed(1024)#forreproducibility
#加载数据
data,label=load_data()
#打乱数据
index=[iforiinrange(len(data))]
random.shuffle(index)
data=data[index]
label=label[index]
print(data.shape[0],'samples')
#label为0~9共10个类别,keras要求格式为binaryclassmatrices,转化一下,直接调用keras提供的这个函数
label=np_utils.to_categorical(label,10)
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