时间：2022-08-31 17:11:42 来源：www.xiaofamao.com 作者：喵喵
神经网络层图像相关层的图像相关层主要包括卷积层( Conv )、池化层( Pool )等，这些层在实际应用中为一维( 1D )、二维( 3d )、池化方式为平均池化)、AvgPool )
激励实际上是对卷积层的输出结果进行非线性映射的所谓池化(欠采样或欠采样)，主要用于特征降维、数据和参数数目的压缩、过拟合的降低，前几次通过与卷积层配合使用，可以有效减少数据量，起到下采样的作用，相当于卷积后的进一步特征提取和压缩。 目前的大多数深度学习框架也是按照这一思路实现的，keras也不例外。
1、深度神经网络反向传播
以ParNet为骨干网络的检测网络在MS-COCO上可实现48%的AP性能。 层与层之间是完全相连的。 也就是说，第$i$层中的任何神经元一定与第$i 1$层中的任何神经元相连。 作者使用并行子结构创建了性能相当好的非深度网络，并且作者给出了在不增加深度的情况下扩展和改善这种网络性能的方法。
2、深度神经网络包含哪些层
其中activation参数是该层激活函数ReLU常用的激活函数，称为线性整流函数。 该函数具有加快模型训练时收敛速度的优点，其函数形式(简单易懂)。 与激活函数层、卷积层、全连接层、池化层一样，bn(batchnormalization )也属于网络的一层。
3、深度神经网络主要分哪几种
将池化与卷积层结合使用的另一个优点是具有更好的平移不变性。 由于图像平移前后的数据被池化，所以数据后的差异可能会变小。 另外，作者分析了该设计中网络缩放的规则，给出了在不改变网络深度的情况下提高性能的方法。
4、深度神经网络有多深
神经网络中隐层数和隐层节点数问题的讨论一隐层数被认为可以通过增加隐层数来降低网络误差，提高精度，但会使网络复杂化，增加网络训练时间，过拟合文末有计算机视觉/多模式/深度学习交流群，小组每天进行论文共享！ 以上只是阐述了部分常见的神经网络层，之后将继续更新这方面的知识！
十六、残差神经网络( ResNet ) 16.1的原因是ResNet以前的网络层数并不高，14年的VGG网络只有19层，而ResNet的网络层数达到了惊人的152层。 这里是目录头1输入层2、卷积层3、池化层(下采样层) 4上采样层5、伸长层6、全连结层7、分类层8、输出层1输入层2、卷积层3、池化层)、4上采样层5、伸长层6、全连结层Dense 7
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