卷积神经网络有多少卷积层

㈠ 卷积神经网络的卷积层如何提取特征

提取特征不一定是分三层，觉得特征值不够好，可以增加卷积层。用于图片识别只是一种，其根本理念是通过卷积神经网络提取特征，图片只是数据的一种，人脸识别根本也是一种图片的比对，基本理念是对数据提取特征进行学习。数据可以是图片，声音，视屏等等

㈡ 卷积神经网络每层提取的特征是什么样的

卷积神经网络是一个多层的神经网络，每层由多个二维平面组成，而每个平面由多个独立神经元组成。

图：卷积神经网络的概念示范：输入图像通过和三个可训练的滤波器和可加偏置进行卷积，滤波过程如图一，卷积后在C1层产生三个特征映射图，然后特征映射图中每组的四个像素再进行求和，加权值，加偏置，通过一个Sigmoid函数得到三个S2层的特征映射图。这些映射图再进过滤波得到C3层。这个层级结构再和S2一样产生S4。最终，这些像素值被光栅化，并连接成一个向量输入到传统的神经网络，得到输出。

一般地，C层为特征提取层，每个神经元的输入与前一层的局部感受野相连，并提取该局部的特征，一旦该局部特征被提取后，它与其他特征间的位置关系也随之确定下来；S层是特征映射层，网络的每个计算层由多个特征映射组成，每个特征映射为一个平面，平面上所有神经元的权值相等。特征映射结构采用影响函数核小的sigmoid函数作为卷积网络的激活函数，使得特征映射具有位移不变性。

此外，由于一个映射面上的神经元共享权值，因而减少了网络自由参数的个数，降低了网络参数选择的复杂度。卷积神经网络中的每一个特征提取层（C-层）都紧跟着一个用来求局部平均与二次提取的计算层（S-层），这种特有的两次特征提取结构使网络在识别时对输入样本有较高的畸变容忍能力。

㈢ 卷积神经网络pooling层有什么用

pooling
理论在于，图像中相邻位置的像素是相关的。对一幅图像每隔一行采样，得到的结果依然能看。
经过一层卷积以后，输入的图像尺寸变化不大，只是缩小了卷积核-1。根据相邻数据的相关性，在每个nxn区域内，一般2x2，用一个数代表原来的4个数，这样能把数据缩小4倍，同时又不会损失太多信息。
一副24*24的图像。用5*5卷积核卷积，结果是20*20（四周各-2），经过2*2池化，变成10*10.

通过池化，数据规模进一步缩小，训练所需时间从而降低。

㈣ yolov4卷积神经网络有多少卷积层

目前来说轻量化的神经网络的层数一般在几十层左右，而较大的神经网络也很少有超过200层的。

㈤ 卷积神经网络结构基本单元层有哪些

输入层：输出特征矩阵
卷积层：进行卷积运算
池化层：进行pooling缩小维度
中间激活层：可有可无，一般为ReLU类的计算简单的激活函数对特征值修正
这里卷积层、池化层、中间激活层可以重复
全连接层：将特征矩阵集合向量化
最后激活层：将向量化特征转换成标签

㈥ 深度学习算法有哪些卷积神经网络

这个太多了，卷积是一种结构，凡是包含这种结构的深度网络都是卷积神经网络。比较知名的有：VGG、GoogleNet、Resnet等

㈦ 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（feature map）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feature map（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。

㈧ 关于卷积神经网络的卷积核个数问题

在从14变成16的时候，不是一一对应的关系。16个feature map中的每一个都是由前一层的14个和新的kernel卷积，然后把得到的14个结果变成1个feature map。下面的图或许可以帮你理解。（图片来源：网页链接）

㈨ 神经网络包括卷积层，还包括哪些层

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色表现。[1] 它包括卷积层(alternating convolutional layer)和池层(pooling layer)。
卷积神经网络是近年发展起来，并引起广泛重视的一种高效识别方法。20世纪60年代，Hubel和Wiesel在研究猫脑皮层中用于局部敏感和方向选择的神经元时发现其独特的网络结构可以有效地降低反馈神经网络的复杂性，继而提出了卷积神经网络（Convolutional Neural Networks-简称CNN）。现在，CNN已经成为众多科学领域的研究热点之一，特别是在模式分类领域，由于该网络避免了对图像的复杂前期预处理，可以直接输入原始图像，因而得到了更为广泛的应用。 K.Fukushima在1980年提出的新识别机是卷积神经网络的第一个实现网络。随后，更多的科研工作者对该网络进行了改进。其中，具有代表性的研究成果是Alexander和Taylor提出的“改进认知机”，该方法综合了各种改进方法的优点并避免了耗时的误差反向传播。