Resnet图像识别入门——Softmax分类是如何工作的
大家好啊，我是董董灿。很多同学在做深度学习时，都会遇到难以理解的算法，SoftMax肯定是其中一个。初学者大都对它一知半解，只知道SoftMax可以用来做分类，输出属于某个类别的概率。但是，为什么要用SoftMax呢？这个算法又是如何将神经网络推理的数值，转换为一个类别的分类的呢？应用场景假设要使用神经网络做图片分类。现在有3个类别：猫，狗，人。给你下面一张图片，神经网络需要在这3个类别中选出一....
Resnet图像识别入门——全连接
大家好啊，我是董董灿。上一篇介绍了池化层Resnet图像识别入门——池化层，池化层一般接在卷积层后面，用来完成特征图的降维和特征融合操作。除了池化层，在CNN网络的最后，一般还会有一个全连接层（Fully Connected Layer）。那么CNN中为什么还需要一个全连接层呢，它的作用是什么？这篇文章会告诉你答案。全连接层全连接层，指的是每一个结点都与上一层的所有结点相连（示意图如上图所示），....
Resnet图像识别入门——池化层
大家好啊，我是董董灿。前面的文章Resnet图像识别入门——激活函数介绍了3中常见的激活函数，以及激活函数在神经网络中的作用。在CNN网络中，除了激活函数之外，还有一种算法也是很常见的，那就是池化层。在Resnet50中，就存在一个最大池化层和一个全局平均池化层。那么，什么是池化层呢？在CNN网络中，池化层又能起到什么作用？池化Pooling池化一般接在卷积过程后。池化，也叫Pooling，其本....
Resnet图像识别入门——激活函数
大家好啊，我是董董灿。上一篇文章Resnet图像识别入门——残差结构说到了Resnet网络的残差结构，也就是人们俗称的高速公路。Resnet50这个图像分类网络，就是有很多残差结构组成的卷积神经网络，一层层搭建而成的。除了卷积层，还有激活层、池化层、BN层等。每一个卷积层的后面，都会跟着一个激活层，在Resnet50中，激活函数用的是Relu激活函数。那为什么在神经网络中，每一层卷积后面都需要跟....
Resnet图像识别入门——残差结构
桃树、杏树、梨树，你不让我，我不让你，都开满了花赶趟儿。红的像火，粉的像霞，白的像雪。花里带着甜味儿；闭了眼，树上仿佛已经满是桃儿、杏儿、梨儿。花下成千成百的蜜蜂嗡嗡地闹着，大小的蝴蝶飞来飞去。野花遍地是：杂样儿，有名字的，没名字的，散在草丛里，像眼睛，像星星，还眨呀眨的。朱自清在写《春》的时候，或许也没有完全认清春天的所有花，以至于写出了“有名字的，没名字的，散在草丛中”这样的句子。如今，时代....
Resnet图像识别入门——卷积的特征提取
大家好啊，我是董董灿。前面讲到了卷积这一算法。初识卷积通俗点讲，卷积就是模仿的人眼识图的过程，以“感受野”的视角去扫描图片，从而获取不同区域的图片信息。但其实，这并不是卷积算法的核心思想。卷积的核心，是通过设计多个卷积核，同时对一张图片进行卷积操作，以完成不同特征的提取。本文重点围绕特征提取这一概念，聊一聊卷积。卷积的数学描述不想看数学描述的同学可以略过，不影响后面的阅读。有了之前文章的铺垫，这....
Resnet图像识别入门——初识卷积
前面花了两篇文章的篇幅，聊了聊图片相关的背景知识。Resnet图像识别入门——像素Resnet图像识别入门—— 图像的色彩空间就像上一篇文章说的那样：图片是做深度学习任务的原材料，就像是做饭，不了解原材料的特性，怎么能快速高效的做出一顿美味的大餐？下面开始想聊聊卷积，但是不聊公式，只聊一下卷积这一算法是如何工作的，以及它的一些原理，至于枯燥的公式，留给后面吧。人脑是怎么记住东西的？在说卷积之前，....
Resnet图像识别入门—— 图像的色彩空间
大家好啊，我是董董灿。上一篇文章Resnet图像识别入门——像素从像素开始，聊到了 RGB 这一常见的色彩空间模型。之所以还想继续聊聊 RGB 以及另一种色彩空间模型-YUV ，不是说想要以后去学摄影，学学如何需要调节色度、曝光和饱和度啥的。而是在图像识别的深度学习任务中，RGB以及YUV这些概念，总是会时不时的出现一下，让枯燥无味且高度抽象的深度学习算法，突然之间，变得具体一些，光鲜一些。RG....
Resnet图像识别入门——像素
大家好啊，我是董董灿。如果让你设计一个可以识别图像的神经网络，你会怎么做？我之前问过自己这个问题，思来想去，我的答案是：我可能不知道如何下手。突然有一天，当我把Resnet50这个网络的所有算法都写完一遍之后，我突然觉得，只要我深入了解了这些算法的原理，或许这个网络我也能设计出来。于是，我有了一个大胆的想法：从头开始，拆解一个典型的图像识别网络是怎么工作的，以及它里面所涉及的背景知识和算法原理。....
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