卷積演算法實驗遇到的問題_卷積環繞錯誤

『壹』卷積神經網路是如何解決線性不可分問題

現在仿笑深度學習網路模型已能夠識別較為常見的自然圖像。深度學習的模型隨著不斷的更新改進以及計算機硬體特別是 GPU 的發展，不止提高了圖像分類的准確度，而且也避免了大量的人工特徵提取的工作。在不久的未來，隨著圖像數據增多，基於深度學習對圖像處理的方法很有可能成為主流圖像分類技術。雖然目前基於卷積神經網路圖像分類系統雖然很多，而且在識別效果上非常不錯。但其中一些基本問察大碼題仍然沒有得到很好的解決，主要表現在兩個方面：第一、尚未形成一套完整的通用理論。現在許多識別系統都是根據特定的資料庫進行特別的設計網路的深度和層次，通過不斷的摸索發現最佳的參數和優化演算法，人為因素比較大，也沒有較系統的理論闡述影響卷積神經網路識別效果的因素。第二、現有的方法尚存在一些缺陷。特別是對自然圖像進行分類識別時，對卷積神經網路的初始狀態參數以及尋優演算法的選取，會對網路訓練造成很大影響，選擇不好會造成網路的不工作，或者有可能陷入局部極小、欠擬合、過擬合等諸多問題
卷積神經網路如何解決線性不可分問題。能給我具體用文字闡述一下嗎
MSE 的公式為：cross entropy 一般用於分類問題，表達的意思是樣本屬於某一類的概率,公式為：這里用於計算的a也是經過分布統一化處理的（或者是經過Sigmoid函數激活的結果），取值范圍在0~1之間。在tensorflow中常見的交叉熵函數有：Sgimoid交叉熵，softmax交叉熵，Sparse交叉熵，加權Sgimoid交叉熵MSE的預測值和真實值要控制在同樣的數據分布內，假設預測值經過Sigmoid激活函數得到取值范圍時候0 1之間，那麼真實值也要歸一化成0 1之間。在tensorflow中沒有單獨的MSE函數，可以自己組合：MSE=tf.rece_mean(tf.square(logits-outputs)) softmax_cross_entropy_with_logits 函數，必須要自己定義，比如：loss = tf.rece_mean(-tf.rece_sum(labels*tf.log(logits_scaled),1)) 損失函數的選取取決於輸入標簽數據的類型：如果輸入是實數、無界的值，多使用MSE；如果輸入標簽是位矢量（分類標志），使用cross entropy比較合適補充知識點：reshape（）函數接受-1時，該行（列）數可以為任意值。[-1,1]代錶行數隨意，列數變成1。模型生成的z用公式可以表示成z=x1w1+x2w2+b，如果將x1和x2映射到直角坐標系中的x和y坐標，那麼z就可以被分為小於0和大於0兩部分。當z=0時，就代表直線本身。這次再在剛剛的二分類基礎上再增加一類，變成三類，可以使用多條直線將數據分成多類。生成的X,Y的數據樣本如下內容：常用的激活函數比如sigmoid，relu，tanh輸出值只有兩種，面對以上多分類問題，就需要使用softmax演算法。該演算法的主要應用就是多分類，而且是互斥的，即只能屬於某一類。（對於不是互斥的分類問題，一般敗哪使用多個二分類來組成）
也可以畫出更直觀的圖示：例如：對於線性不可分的數據樣本，可以使用多層神經網路來解決，也就是在輸入層和輸出層中間多加一些神經元，每一層可以加多個，也可以加多層。在模型訓練過程中會出現欠擬合和過擬合的問題，欠擬合的原因並不是模型不行，而是我們的學習方法無法更精準地學習到適合的模型參數。模型越薄弱，對訓練的要求就越高，但是可以採用增加節點或者增加隱藏層的方式，讓模型具有更高的擬合性，從而降低模型的訓練難度。過擬合的表現在模型在訓練集上的表現非常好，loss很小；但是在測試集上的表現卻非常差。避免過擬合的方法很多：常用的有early stopping、數據集擴增、正則化、dropout本質就是加入雜訊，在計算loss時，在損失後面再加上意向，這樣預測結果與標簽間的誤差就會受到干擾，導致學習參數W和b無法按照目標方向來調整，從而實現模型與訓練數據無法完全擬合的效果，從而防止過擬合。這個添加的干擾項必須具有如下特性：這里有兩個范數L1和L2：tf.rece_sum(tf.abs(w)) tf.nn.l2loss(t,name=None) 拿上面的異或數據做舉例，dropout方法就是在剛剛的layer_1層後面再添加一個dropout層。實際訓練時，將keep_prob設置成0.6，意味著每次訓練將僅允許0.6的節點參與學習運算。由於學習速度這樣就變慢了，可以將learning_rate調大，加快訓練速度。注意：在測試時，需要將keep_prob設置為1。全連接神經網路是一個通用的擬合數據的框架，只要有足夠多的神經元，及時只有一層hidden layer，利用常見的Sigmoid，relu等激活函數，就可以無限逼近任何連續函數。在實際使用中，如果想利用淺層神經網路擬合復雜非線性函數，就需要你靠增加的神經元個數來實現，神經元過多會造成參數過多，從而增加網路的學習難度，並影響網路的泛化能力。因此，在實際構建網路結構時，一般傾向於使用更深的模型，開減少所需要的神經元數量。
卷積神經網路演算法與其他同類演算法的優缺點比較，你上面回答了一個是卷積神經網路的優缺點，注意一下題，親親
卷積神經網路演算法與深度神經網路演算法的優缺點比較，麻煩你最後回答一下這個問題，我很著急
深度學習中最著名的卷積神經網路CNN，在原來多層神經網路的基礎上，加入了特徵學習部分，這部分是模仿人腦對信號處理上的分級的。具體操作就是在原來的全連接的層前面加入了部分連接的卷積層與降維層，而且加入的是一個層級。

『貳』 matlab 矩陣卷積的問題

注意matlab的數組下標是從1開始的，所以你逗褲原來的睜姿程序有點錯誤
幫你改過來了
[N1,M1]=size(x);
[N2,M2]=size(p);
y=zeros(N1+N2-1,M1+M2-1);
for n=1:(N1+N2-1)
for m=1:(M1+M2-1)
y1=0;
for k=max(1,n-N2+1):min(n,N1)
for l=max(1,m-M2+1):min(m,M1)
y1=y1+x(k,l)*p(n-k+1,m-l+1);
end
end
y(n,m)=y1;
end
end

二維卷積運算是O(n^4)量級的計算，隨著輸入矩陣變大，運算次數很快上升
系統自帶conv2是做過很多優化的，我試了一下計算兩個100x100大小矩陣的
二維矩陣的卷積，用系統自帶的conv2隻需不到0.1秒的時間

而用上邊代碼的四重循環寫的二維卷積計算，要超過2.5秒的時間
而且隨著矩陣大小變大，這個時間快速增長

不知道你用的x矩陣和p矩陣的大小是怎樣，如果比較大的話
可能需要的時間會很長，導致一直是busy的狀態。

一般情況下，出現一直是busy的狀態要不就是死循環，要不就是要算很久沒算完
你原來的代碼只是下標有問題，輸出山早簡的矩陣第一行，第一列全為0，而少了最後一行和一列
在x和p都比較小的情況下，是可以很快計算出結果的
所以不是死循環的狀態

只是當x和p矩陣比較大的情況，由於演算法的時間復雜度較高
不能在短時間內得到結果，所以才會一直busy
可能需要幾分鍾或者更長的時間才能完成計算

『叄』卷積神經網路卷積層算完數據超閾怎麼辦

、計算方法不同1、前饋神經網路：一種最簡單的神經網路，各神經元分層排列AI愛發貓 www.aifamao.com。每個神經元只與前一層的神經元相連。接收前一層的輸出，並輸出給下一層塵中．各層間沒有反饋。

2、BP神經網路：是一種按照誤差逆向傳播演算法訓練的多層前饋神經網路。3、卷積神經網路：包含卷積計算且具有深度結構的前饋神經網路。

二、用途不同1、前饋神經網路：主要應用包括感知器網路、BP網路和RBF網路。

2、BP神經網路：（1）函數逼近：用輸入向量和相應的輸出向量訓練一個網路逼近一個函數；（2）模式識別：用一個待定的輸出向量將它與輸入向量聯系起來；（3）分類：把輸入向量所定義的合適方式進行分類；（4）數據壓縮：減少輸出向量維數以便於傳輸或存儲。

3、卷積神經網路：可應用於圖像識別、物體識別等計算機視覺、自然語言處理、物理學和遙感科學等領域。聯系：BP神經網路和卷積神經網路都屬於前饋神經網路，三者都屬於人工神經網路。因此，三者原理和結構相同。

三、作用不同1、前饋神經網路：結構簡單，應用廣泛，能夠以任意精度逼近任意連續函數及平方可積函數．而且可以精確實現任意有限訓練樣本集。2、BP神經網路：具有很強的非線性映射能力和柔性的網路結構。

網路的中間層數、各層的神經元個數可根據具體情況任意設定，並且隨著結構的差異其性能也有所不同。3、卷積神經網路頌兄拆：具有表徵學習能力，能夠按其階層結構對輸入信息進行平移不變分類。

(3)卷積演算法實驗遇到的問題擴展閱讀：1、BP神經網路優劣勢BP神經網路無論在網路理論還是在性能方面已比較成熟。其突出優點就是具有很強的非線性映射能力和柔性的網路結構。

網路的中間層數、各層的神經元個數可根據具體情況任意設定，並且隨著結構的差異其性能也有所不同。但是BP神經網路也存在以下的一些主要缺陷。

①學習速度慢，即使是一個簡單的問題，一般也需要幾百次甚至上千次的學習才能收斂。②容易陷入局部極小值。③網路層數、神經元個數的選擇沒有相應的理論指導。④網路推廣能力有限。

2、人工神經網路的特點和優越性，主要表現在以下三個方面①具有自學習功能。

例如實現圖像識別時，只在先把許多不同的圖像樣板和對應的應識別的結果輸入人工神經網路，網路就會通過自學習功能，慢慢學會識別類似的圖像。自學習功能對於預測有特別重要的意義。

預期未來的人工神經網路計算機將野棗為人類提供經濟預測、效益預測，其應用前途是很遠大的。②具有聯想存儲功能。用人工神經網路的反饋網路就可以實現這種聯想。③具有高速尋找優化解的能力。

尋找一個復雜問題的優化解，往往需要很大的計算量，利用一個針對某問題而設計的反饋型人工神經網路，發揮計算機的高速運算能力，可能很快找到優化解。

參考資料：網路—前饋神經網路網路—BP神經網路網路—卷積神經網路網路—人工神經網路。

卷積神經網路處理規格不同的圖片
用卷積神經網路處理「圖」結構數據應該怎麼辦
。

卷積神經網路有以下幾種應用可供研究：1、基於卷積網路的形狀識別物體的形狀是人的視覺系統分析和識別物體的基礎，幾何形狀是物體的本質特徵的表現，並具有平移、縮放和旋轉不變等特點，所以在模式識別領域，對於形狀的分析和識別具有十分重要的意義，而二維圖像作為三維圖像的特例以及組成部分，因此二維圖像的識別是三維圖像識別的基礎。

2、基於卷積網路的人臉檢測卷積神經網路與傳統的人臉檢測方法不同，它是通過直接作用於輸入樣本，用樣本來訓練網路並最終實現檢測任務的。

它是非參數型的人臉檢測方法，可以省去傳統方法中建模、參數估計以及參數檢驗、重建模型等的一系列復雜過程。本文針對圖像中任意大小、位置、姿勢、方向、膚色、面部表情和光照條件的人臉。

3、文字識別系統在經典的模式識別中，一般是事先提取特徵。提取諸多特徵後，要對這些特徵進行相關性分析，找到最能代表字元的特徵，去掉對分類無關和自相關的特徵。

然而，這些特徵的提取太過依賴人的經驗和主觀意識，提取到的特徵的不同對分類性能影響很大，甚至提取的特徵的順序也會影響最後的分類性能。同時，圖像預處理的好壞也會影響到提取的特徵。

卷積神經網路為什麼最後接一個全連接層
在常見的卷積神經網路的最後往往會出現一兩層全連接層，全連接一般會把卷積輸出的二維特徵圖（featuremap）轉化成（N*1）一維的一個向量全連接的目的是什麼呢？

因為傳統的端到到的卷積神經網路的輸出都是分類（一般都是一個概率值），也就是幾個類別的概率甚至就是一個數--類別號，那麼全連接層就是高度提純的特徵了，方便交給最後的分類器或者回歸。

但是全連接的參數實在是太多了，你想這張圖里就有20*12*12*100個參數，前面隨便一層卷積，假設卷積核是7*7的，厚度是64，那也才7*7*64，所以現在的趨勢是盡量避免全連接，目前主流的一個方法是全局平均值。

也就是最後那一層的featuremap（最後一層卷積的輸出結果），直接求平均值。有多少種分類就訓練多少層，這十個數字就是對應的概率或者叫置信度。

卷積神經網路是如何反向調整參數的？
卷積神經網路的模型問題？ 50
。

怎麼又是你.....網路自然是搭建起來的啊，比如CNN，一層一層地建，如果你是用別人已經建好的網路，比如最簡單的LeNet-5，那麼Tensorflow中會直接提供你一個Net；但是如果你是自定義網路類型，那麼需要繼承nn.Noles，然後重新定義網路結構，封裝成一個Net，總結起來，模型是很多數學公式搭在一起，然鵝，數學公式是封裝好的，可以相互交流哈。

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『肆』卷積環繞錯誤

錯誤
AttributeError: 『mole』 object has no attribute 『ceil』
解決方法：
參考鏈接
tensorflow2.3+keras2.4.3
2.錯誤
NotImplementedError: Cannot convert a symbolic Tensor (conv12_offset/meshgrid/Size:0) to a numpy array. This error may indicate that you』re trying to pass a Tensor to a NumPy call, which is not supported
解決方法：
參考鏈接
更換numpy版本為：numpy1.19.2
3.錯誤
仍然報錯：
解決方法：
tensorflow1.15+keras2.3.1+numpy1.16.0
注意：安裝完以後，檢測tensorflow為2.0版本，所以重新卸載安裝！！！
通過如下方式安裝（但是下載速度很慢）

conda install tensorflow-gpu==1.15
復制

仍然報錯：

解決方法：
tensorflow1.15+keras2.3.1+numpy1.16.0

4.錯誤

顯存不足，添加如下（參考鏈接：tensorflow.python.framework.errors_impl.InternalError: Blas GEMM launch failed問題解決思路之一）
gpu_options = tf.GPUOptions(per_process_gpu_memory_fraction=0.333)
sess = tf.Session(config=tf.ConfigProto(gpu_options=gpu_options))
復制

然後重啟，但還是沒用！！！！
還是一樣的錯誤，在添加另外一種（參考鏈接：ubuntu18 下 tensoflow-gpu 2.0 卷積報錯：Failed to get convolution algorithm.），如下
physical_devices = tf.config.experimental.list_physical_devices('GPU')
assert len(physical_devices) > 0, "Not enough GPU hardware devices available"
tf.config.experimental.set_memory_growth(physical_devices[0], True)
復制
注意：不要認為到這里就結束了，這是一個漫長的等待過程，需要等10分鍾左右！！！

等待之後，繼續運行…
又是等待的過程，大致15分鍾左右！！！

還是報錯

然後我沖帆把原先的bach-size=2改稱bach-size=1（參考鏈接：data數據集上模型剛啟動就報錯【Successfully opened dynamic library lib cublas.so.11 Killed】），再次實驗，可以往下運行
接著，又有錯誤
AttributeError: 'bytes' object has no attribute 'encode'
復制
解決方法：
將
original_keras_version = f.attrs['keras_version'].encode('utf-8').decode('utf-8')
復制
改為

original_keras_version = f.attrs['keras_version'].decode('utf-8')
復制

再重新運行…
又報掘余錯，再修改
再重新運行…沒有報錯判判滾

5.錯誤
將bach-size=1再改為bach-size=2，則出現報錯，
解決方法：
參考鏈接: TensorFlow:Blas GEMM啟動失敗
安裝完python2.7的虛擬環境後，tensorflow-gpu==1.15.0安裝失敗；
所以，又換種方法，
第一種，將saving.py文件中報錯的地方的decode('utf8')前加encode('utf8')，

... ...
original_keras_version = f.attrs['keras_version'].decode('utf8')
... ...
original_backend = f.attrs['backend'].decode('utf8')
... ...
復制
改成

... ...
original_keras_version = f.attrs['keras_version'].encode('utf8').decode('utf8')
... ...
original_backend = f.attrs['backend'].encode('utf8').decode('utf8')
... ...
復制
但是實驗失敗，
第二種，將saving.py文件中報錯的地方的decode('utf8')刪除，

... ...
original_keras_version = f.attrs['keras_version'].decode('utf8')
... ...
original_backend = f.attrs['backend'].decode('utf8')
... ...
復制
改成

... ...
original_keras_version = f.attrs['keras_version']
... ...
original_backend = f.attrs['backend']
... ...
復制
實驗成功，沒有報錯。

但是如果還是把batch-size=1換成batch-size=2，還是報錯，所以暫時先用batch-size=1
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卷積演算法實驗遇到的問題

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