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通常情况下#xff0c;激活…
文章目录1.激活函数需要满足的条件2.提高CNN泛化能力的方法3.CNN输出特征图大小计算第一次用ChatGPT不得不说在处理大学生作业上ChatGPT比国内的作业软件好用多了感叹。 1.激活函数需要满足的条件
通常情况下激活函数需要满足下面两个条件
非线性激活函数需要是非线性函数否则就相当于是一层线性变换不能表达复杂的函数关系。可导性或近似可导性梯度下降算法是常用的训练神经网络的方法因此激活函数应当是可导的或者至少是近似可导的。
根据上述条件下列的函数不能作为激活函数
f(x)x这是线性函数不满足非线性的条件。f(x)|x|这是非连续函数不满足可导的条件。
2.提高CNN泛化能力的方法
训练CNN时可以对输入进行旋转、平移、缩放等预处理提高模型泛化能力。这么说是对还是不对
对的。在训练卷积神经网络CNN时可以对输入进行旋转、平移、缩放等预处理来提高模型的泛化能力。这种预处理技术称为数据增强data augmentation可以增加训练集的多样性提高模型的鲁棒性和泛化能力降低过拟合的风险。
通过旋转、平移、缩放等操作可以生成与原始图像具有不同变换的新图像。这些新图像包含了更多的样本和多样性可以帮助模型更好地学习特征并且能够提高模型对于输入变化的适应能力。此外数据增强可以有效地扩充训练集的大小从而减少模型的过拟合。
因此在实际应用中数据增强已成为卷积神经网络训练的常用技术。
3.CNN输出特征图大小计算
输入图片大小为200×200依次经过一层卷积kernel size 5×5padding 1stride 2poolingkernel size 3×3padding 0stride 1又一层卷积kernel size 3×3padding 1stride 1之后输出特征图大小为C。
A.95 B.96 C.97 D.98
解答
输入图片大小为200×200经过第一层卷积后特征图大小为
Kernel size: 5x5 Padding: 1 Stride: 2 输出特征图大小为
Height: (200 2 * 1 - 5) / 2 1 99 Width: (200 2 * 1 - 5) / 2 1 99 经过池化层后特征图大小为
Kernel size: 3x3 Padding: 0 Stride: 1 输出特征图大小为
Height: (99 - 3) / 1 1 97 Width: (99 - 3) / 1 1 97 经过第二层卷积后特征图大小为
Kernel size: 3x3 Padding: 1 Stride: 1 输出特征图大小为
Height: (97 2 * 1 - 3) / 1 1 97 Width: (97 2 * 1 - 3) / 1 1 97 因此最终输出的特征图大小为 97x97。
