卷积算法实验遇到的问题_卷积环绕错误

‘壹’ 卷积神经网络是如何解决线性不可分问题

现在仿笑深度学习网络模型已能够识别较为常见的自然图像。深度学习的模型随着不断的更新改进以及计算机硬件特别是 GPU 的发展，不止提高了图像分类的准确度，而且也避免了大量的人工特征提取的工作。在不久的未来，随着图像数据增多，基于深度学习对图像处理的方法很有可能成为主流图像分类技术。虽然目前基于卷积神经网络图像分类系统虽然很多，而且在识别效果上非常不错。但其中一些基本问察大码题仍然没有得到很好的解决，主要表现在两个方面：第一、尚未形成一套完整的通用理论。现在许多识别系统都是根据特定的数据库进行特别的设计网络的深度和层次，通过不断的摸索发现最佳的参数和优化算法，人为因素比较大，也没有较系统的理论阐述影响卷积神经网络识别效果的因素。第二、现有的方法尚存在一些缺陷。特别是对自然图像进行分类识别时，对卷积神经网络的初始状态参数以及寻优算法的选取，会对网络训练造成很大影响，选择不好会造成网络的不工作，或者有可能陷入局部极小、欠拟合、过拟合等诸多问题
卷积神经网络如何解决线性不可分问题。能给我具体用文字阐述一下吗
MSE 的公式为：cross entropy 一般用于分类问题，表达的意思是样本属于某一类的概率,公式为：这里用于计算的a也是经过分布统一化处理的（或者是经过Sigmoid函数激活的结果），取值范围在0~1之间。在tensorflow中常见的交叉熵函数有：Sgimoid交叉熵，softmax交叉熵，Sparse交叉熵，加权Sgimoid交叉熵MSE的预测值和真实值要控制在同样的数据分布内，假设预测值经过Sigmoid激活函数得到取值范围时候0 1之间，那么真实值也要归一化成0 1之间。在tensorflow中没有单独的MSE函数，可以自己组合：MSE=tf.rece_mean(tf.square(logits-outputs)) softmax_cross_entropy_with_logits 函数，必须要自己定义，比如：loss = tf.rece_mean(-tf.rece_sum(labels*tf.log(logits_scaled),1)) 损失函数的选取取决于输入标签数据的类型：如果输入是实数、无界的值，多使用MSE；如果输入标签是位矢量（分类标志），使用cross entropy比较合适补充知识点：reshape（）函数接受-1时，该行（列）数可以为任意值。[-1,1]代表行数随意，列数变成1。模型生成的z用公式可以表示成z=x1w1+x2w2+b，如果将x1和x2映射到直角坐标系中的x和y坐标，那么z就可以被分为小于0和大于0两部分。当z=0时，就代表直线本身。这次再在刚刚的二分类基础上再增加一类，变成三类，可以使用多条直线将数据分成多类。生成的X,Y的数据样本如下内容：常用的激活函数比如sigmoid，relu，tanh输出值只有两种，面对以上多分类问题，就需要使用softmax算法。该算法的主要应用就是多分类，而且是互斥的，即只能属于某一类。（对于不是互斥的分类问题，一般败哪使用多个二分类来组成）
也可以画出更直观的图示：例如：对于线性不可分的数据样本，可以使用多层神经网络来解决，也就是在输入层和输出层中间多加一些神经元，每一层可以加多个，也可以加多层。在模型训练过程中会出现欠拟合和过拟合的问题，欠拟合的原因并不是模型不行，而是我们的学习方法无法更精准地学习到适合的模型参数。模型越薄弱，对训练的要求就越高，但是可以采用增加节点或者增加隐藏层的方式，让模型具有更高的拟合性，从而降低模型的训练难度。过拟合的表现在模型在训练集上的表现非常好，loss很小；但是在测试集上的表现却非常差。避免过拟合的方法很多：常用的有early stopping、数据集扩增、正则化、dropout本质就是加入噪声，在计算loss时，在损失后面再加上意向，这样预测结果与标签间的误差就会受到干扰，导致学习参数W和b无法按照目标方向来调整，从而实现模型与训练数据无法完全拟合的效果，从而防止过拟合。这个添加的干扰项必须具有如下特性：这里有两个范数L1和L2：tf.rece_sum(tf.abs(w)) tf.nn.l2loss(t,name=None) 拿上面的异或数据做举例，dropout方法就是在刚刚的layer_1层后面再添加一个dropout层。实际训练时，将keep_prob设置成0.6，意味着每次训练将仅允许0.6的节点参与学习运算。由于学习速度这样就变慢了，可以将learning_rate调大，加快训练速度。注意：在测试时，需要将keep_prob设置为1。全连接神经网络是一个通用的拟合数据的框架，只要有足够多的神经元，及时只有一层hidden layer，利用常见的Sigmoid，relu等激活函数，就可以无限逼近任何连续函数。在实际使用中，如果想利用浅层神经网络拟合复杂非线性函数，就需要你靠增加的神经元个数来实现，神经元过多会造成参数过多，从而增加网络的学习难度，并影响网络的泛化能力。因此，在实际构建网络结构时，一般倾向于使用更深的模型，开减少所需要的神经元数量。
卷积神经网络算法与其他同类算法的优缺点比较，你上面回答了一个是卷积神经网络的优缺点，注意一下题，亲亲
卷积神经网络算法与深度神经网络算法的优缺点比较，麻烦你最后回答一下这个问题，我很着急
深度学习中最着名的卷积神经网络CNN，在原来多层神经网络的基础上，加入了特征学习部分，这部分是模仿人脑对信号处理上的分级的。具体操作就是在原来的全连接的层前面加入了部分连接的卷积层与降维层，而且加入的是一个层级。

‘贰’ matlab 矩阵卷积的问题

注意matlab的数组下标是从1开始的，所以你逗裤原来的睁姿程序有点错误
帮你改过来了
[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

二维卷积运算是O(n^4)量级的计算，随着输入矩阵变大，运算次数很快上升
系统自带conv2是做过很多优化的，我试了一下计算两个100x100大小矩阵的
二维矩阵的卷积，用系统自带的conv2只需不到0.1秒的时间

而用上边代码的四重循环写的二维卷积计算，要超过2.5秒的时间
而且随着矩阵大小变大，这个时间快速增长

不知道你用的x矩阵和p矩阵的大小是怎样，如果比较大的话
可能需要的时间会很长，导致一直是busy的状态。

一般情况下，出现一直是busy的状态要不就是死循环，要不就是要算很久没算完
你原来的代码只是下标有问题，输出山早简的矩阵第一行，第一列全为0，而少了最后一行和一列
在x和p都比较小的情况下，是可以很快计算出结果的
所以不是死循环的状态

只是当x和p矩阵比较大的情况，由于算法的时间复杂度较高
不能在短时间内得到结果，所以才会一直busy
可能需要几分钟或者更长的时间才能完成计算

‘叁’ 卷积神经网络卷积层算完数据超阈怎么办

、计算方法不同1、前馈神经网络：一种最简单的神经网络，各神经元分层排列AI爱发猫 www.aifamao.com。每个神经元只与前一层的神经元相连。接收前一层的输出，并输出给下一层尘中．各层间没有反馈。

2、BP神经网络：是一种按照误差逆向传播算法训练的多层前馈神经网络。3、卷积神经网络：包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络。

二、用途不同1、前馈神经网络：主要应用包括感知器网络、BP网络和RBF网络。

2、BP神经网络：（1）函数逼近：用输入向量和相应的输出向量训练一个网络逼近一个函数；（2）模式识别：用一个待定的输出向量将它与输入向量联系起来；（3）分类：把输入向量所定义的合适方式进行分类；（4）数据压缩：减少输出向量维数以便于传输或存储。

3、卷积神经网络：可应用于图像识别、物体识别等计算机视觉、自然语言处理、物理学和遥感科学等领域。联系：BP神经网络和卷积神经网络都属于前馈神经网络，三者都属于人工神经网络。因此，三者原理和结构相同。

三、作用不同1、前馈神经网络：结构简单，应用广泛，能够以任意精度逼近任意连续函数及平方可积函数．而且可以精确实现任意有限训练样本集。2、BP神经网络：具有很强的非线性映射能力和柔性的网络结构。

网络的中间层数、各层的神经元个数可根据具体情况任意设定，并且随着结构的差异其性能也有所不同。3、卷积神经网络颂兄拆：具有表征学习能力，能够按其阶层结构对输入信息进行平移不变分类。

(3)卷积算法实验遇到的问题扩展阅读：1、BP神经网络优劣势BP神经网络无论在网络理论还是在性能方面已比较成熟。其突出优点就是具有很强的非线性映射能力和柔性的网络结构。

网络的中间层数、各层的神经元个数可根据具体情况任意设定，并且随着结构的差异其性能也有所不同。但是BP神经网络也存在以下的一些主要缺陷。

①学习速度慢，即使是一个简单的问题，一般也需要几百次甚至上千次的学习才能收敛。②容易陷入局部极小值。③网络层数、神经元个数的选择没有相应的理论指导。④网络推广能力有限。

2、人工神经网络的特点和优越性，主要表现在以下三个方面①具有自学习功能。

例如实现图像识别时，只在先把许多不同的图像样板和对应的应识别的结果输入人工神经网络，网络就会通过自学习功能，慢慢学会识别类似的图像。自学习功能对于预测有特别重要的意义。

预期未来的人工神经网络计算机将野枣为人类提供经济预测、效益预测，其应用前途是很远大的。②具有联想存储功能。用人工神经网络的反馈网络就可以实现这种联想。③具有高速寻找优化解的能力。

寻找一个复杂问题的优化解，往往需要很大的计算量，利用一个针对某问题而设计的反馈型人工神经网络，发挥计算机的高速运算能力，可能很快找到优化解。

参考资料：网络—前馈神经网络网络—BP神经网络网络—卷积神经网络网络—人工神经网络。

卷积神经网络处理规格不同的图片
用卷积神经网络处理 “图” 结构数据应该怎么办
。

卷积神经网络有以下几种应用可供研究：1、基于卷积网络的形状识别物体的形状是人的视觉系统分析和识别物体的基础，几何形状是物体的本质特征的表现，并具有平移、缩放和旋转不变等特点，所以在模式识别领域，对于形状的分析和识别具有十分重要的意义，而二维图像作为三维图像的特例以及组成部分，因此二维图像的识别是三维图像识别的基础。

2、基于卷积网络的人脸检测卷积神经网络与传统的人脸检测方法不同，它是通过直接作用于输入样本，用样本来训练网络并最终实现检测任务的。

它是非参数型的人脸检测方法，可以省去传统方法中建模、参数估计以及参数检验、重建模型等的一系列复杂过程。本文针对图像中任意大小、位置、姿势、方向、肤色、面部表情和光照条件的人脸。

3、文字识别系统在经典的模式识别中，一般是事先提取特征。提取诸多特征后，要对这些特征进行相关性分析，找到最能代表字符的特征，去掉对分类无关和自相关的特征。

然而，这些特征的提取太过依赖人的经验和主观意识，提取到的特征的不同对分类性能影响很大，甚至提取的特征的顺序也会影响最后的分类性能。同时，图像预处理的好坏也会影响到提取的特征。

卷积神经网络为什么最后接一个全连接层
在常见的卷积神经网络的最后往往会出现一两层全连接层，全连接一般会把卷积输出的二维特征图（featuremap）转化成（N*1）一维的一个向量全连接的目的是什么呢？

因为传统的端到到的卷积神经网络的输出都是分类（一般都是一个概率值），也就是几个类别的概率甚至就是一个数--类别号，那么全连接层就是高度提纯的特征了，方便交给最后的分类器或者回归。

但是全连接的参数实在是太多了，你想这张图里就有20*12*12*100个参数，前面随便一层卷积，假设卷积核是7*7的，厚度是64，那也才7*7*64，所以现在的趋势是尽量避免全连接，目前主流的一个方法是全局平均值。

也就是最后那一层的featuremap（最后一层卷积的输出结果），直接求平均值。有多少种分类就训练多少层，这十个数字就是对应的概率或者叫置信度。

卷积神经网络是如何反向调整参数的？
卷积神经网络的模型问题？ 50
。

怎么又是你.....网络自然是搭建起来的啊，比如CNN，一层一层地建，如果你是用别人已经建好的网络，比如最简单的LeNet-5，那么Tensorflow中会直接提供你一个Net；但是如果你是自定义网络类型，那么需要继承nn.Noles，然后重新定义网络结构，封装成一个Net，总结起来，模型是很多数学公式搭在一起，然鹅，数学公式是封装好的，可以相互交流哈。

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卷积神经网络难点梳理
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"java大数据人工智能培训学校全套教材"系列课程由1000集视频构成，基本就是1）时下流行的java培训学校主流内部教材，2）和市面上培训学校的通行的课程体系几乎一样。所以这套课程都能自己学下来，等于上了培训学校一次，完全可以找个java工程师的工作了。 通过学习卷积神经网络概述，为什么引入神经网络来做识别，判断，预测，训练模型，激活函数，sigmoid激活函数，导数和切线，sigmoid激活函数如何求导，链式法则，梯度，梯度下降法与delta法则，BP（back propagation）误差逆传播神经网络，卷积到底有什么作用？如何做到特征提取，池化的名字由来，dropout，Anaconda Prompt的用法，Jupyter notebook的用法，Spyder的用法，建立安装Tensorflow所需的Anaconda虚拟环境，如何在Anaconda虚拟环境安装Tensorflow与Keras概念等让大家对人工智能，卷积神经网络快速入门。 课程特色：专业细致，偏案例，理论强。 课程软件使用：Anaconda，Spyder，Jupyter notebook 重要声明： 1）如果感觉噪音大，可以选择不用耳机，加音箱或用电脑原声 2）既然我们的名字叫人工智能深度学习卷积神经网络入门，这个课程的特点就在于成本最低的，让你最快速的，最容易的入门。人工智能深度学习卷积神经网络入门的最大的难点在于入门入不了，从而最终放弃。俗话说师傅领进门，修行在个人。只要入了门了，后面的事都好办。选课前，务必注意本章的学习目标和内容。想学更多，注意后边的课程。
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python卷积神经网络回归预测_回归[keras]的一维卷积神经网络,做
在上一篇博客里我介绍了如何利用keras对一个给定的数据集来完成多分类任务。100%的分类准确度验证了分类模型的可行性和数据集的准确度。在这篇博客当中我将利用一个稍加修改的数据集来完成线性回归任务。相比较以往的线性回归处理方式，我认为使用神经网络实现线性回归要简单和准确得多。数据集大小仍然是247*900，不同的是数据集的第247位变成了湿度特征的真实湿度值。不同于分类算法得到的决策面，回归算法得...
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卷积神经网络之全连接层
大多数内容来源于：卷积神经网络中的全连接层全连接层的作用是：连接所有的特征，将输出值送给分类器 (如softmax分类器)，其将卷积输出的二维特征图转化成 (N * 1)一维的一个向量。最后的两列小圆球就是两个全连接层，在最后一层卷积结束后，又进行了一次池化操作，输出了20个 12*12 的图像（20指最后一层的厚度），然后通过了一个全连接层变成了 1*100 的向量（第一个全连接层神...
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人工神经网络的功能特点,神经网络的优缺点
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深度学习之卷积神经网络CNN详细
计算机视觉、自然语言处理等领域(图像分类、图像分割、图像检测、文本
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一文让你彻底了解卷积神经网络
目录卷积层直观理解卷积卷积计算流程计算过程：思考：池化层（PoolingLayer）卷积神经网络的组成前向传播与反向传播卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是一种前馈神经网络，它的人工神经元可以响应一部分覆盖范围内的周围单元，对于大型图像处理有出

‘肆’ 卷积环绕错误

错误
AttributeError: ‘mole’ object has no attribute ‘ceil’
解决方法：
参考链接
tensorflow2.3+keras2.4.3
2.错误
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
解决方法：
参考链接
更换numpy版本为：numpy1.19.2
3.错误
仍然报错：
解决方法：
tensorflow1.15+keras2.3.1+numpy1.16.0
注意：安装完以后，检测tensorflow为2.0版本，所以重新卸载安装！！！
通过如下方式安装（但是下载速度很慢）

conda install tensorflow-gpu==1.15
复制

仍然报错：

解决方法：
tensorflow1.15+keras2.3.1+numpy1.16.0

4.错误

显存不足，添加如下（参考链接：tensorflow.python.framework.errors_impl.InternalError: Blas GEMM launch failed问题解决思路之一）
gpu_options = tf.GPUOptions(per_process_gpu_memory_fraction=0.333)
sess = tf.Session(config=tf.ConfigProto(gpu_options=gpu_options))
复制

然后重启，但还是没用！！！！
还是一样的错误，在添加另外一种（参考链接：ubuntu18 下 tensoflow-gpu 2.0 卷积报错：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)
复制
注意：不要认为到这里就结束了，这是一个漫长的等待过程，需要等10分钟左右！！！

等待之后，继续运行…
又是等待的过程，大致15分钟左右！！！

还是报错

然后我冲帆把原先的bach-size=2改称bach-size=1（参考链接：data数据集上模型刚启动就报错【Successfully opened dynamic library lib cublas.so.11 Killed】），再次实验，可以往下运行
接着，又有错误
AttributeError: 'bytes' object has no attribute 'encode'
复制
解决方法：
将
original_keras_version = f.attrs['keras_version'].encode('utf-8').decode('utf-8')
复制
改为

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

再重新运行…
又报掘余错，再修改
再重新运行…没有报错判判滚

5.错误
将bach-size=1再改为bach-size=2，则出现报错，
解决方法：
参考链接: TensorFlow:Blas GEMM启动失败
安装完python2.7的虚拟环境后，tensorflow-gpu==1.15.0安装失败；
所以，又换种方法，
第一种，将saving.py文件中报错的地方的decode('utf8')前加encode('utf8')，

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

... ...
original_keras_version = f.attrs['keras_version'].encode('utf8').decode('utf8')
... ...
original_backend = f.attrs['backend'].encode('utf8').decode('utf8')
... ...
复制
但是实验失败，
第二种，将saving.py文件中报错的地方的decode('utf8')删除，

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

... ...
original_keras_version = f.attrs['keras_version']
... ...
original_backend = f.attrs['backend']
... ...
复制
实验成功，没有报错。

但是如果还是把batch-size=1换成batch-size=2，还是报错，所以暂时先用batch-size=1
pytorch
python
深度学习
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NotImplementedError: Cannot convert a symbolic Tensor (yolo_boxes_0/meshgrid/Size_1:0) to a numpy ar
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2022年2月13日
Tensorflow2.4GPU版安装指南
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2021年12月1日
NotImplementedError: Cannot convert a symbolic Tensor报错与解决
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2021年3月14日
【报错解决】Cannot convert a symbolic Tensor to a numpy array.
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2021年3月10日
Tensorflow不能调用GPU
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2021年10月27日
Cannot convert a symbolic Tensor to a numpy array错误的解决

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卷积算法实验遇到的问题

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