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如果你的数据量大到可以匹配数据集，可以直接使用你的data 训练 network 。在流行的数据集训练上，需要固定卷积池层，只有训练后的全连通层的参数，使用自己的数据集 ， 对于流行数据集与自己的数据混合的方法训练 model，LeNet5是YannLeCun等人经过多次研究后提出的最终卷积神经网络结构，LeNet5主要用于手写数字识别，其网络结构如下:LeNet5包含七层，不包括输入，每层包含-2的参数(权值) 。当时使用的输入数据是32*32像素的图像 。

1、CNN(卷积神经网络基础知识解释:卷积:通过两个函数F和G生成第三个函数的数学算子 ， 用F和G的重叠函数值翻转平移后的乘积表示重叠长度的积分 。前馈神经网络:每个神经元是分层排列的，每个神经元只与上一层的神经元相连，接收上一层的输出，输出到下一层 。层间没有反馈 。卷积神经网络是一种包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络卷积核:即在图像处理中 ， 给定一幅输入图像，输入图像中一个小区域内的像素经过加权平均后成为输出图像中每个对应的像素，其中权重由一个函数定义，称为卷积核 。

结构介绍输入层:用于数据输入的卷积层:使用卷积核进行特征提取和特征映射；非线性映射；卷积是线性映射 ， 以弥补不足；汇集层:下采样；稀疏特征映射以减少数据计算；全连接层:在CNN尾部重新拟合 ， 减少特征信息丢失；输入层:在CNN的输入层中，(图片)数据输入的格式与全连接神经网络(一维向量)的格式相同

2、经典分类CNN模型系列其二:VGG ConvNet自2012年Alexnet赢得ILSVRC比赛以来，发展势不可挡 。2014年，谷歌网和VGG在新的ILSVRC竞赛中脱颖而出 。与VGG相比 ， Googlenet在网络结构上有所突破，但其复杂性也大大增加 。虽然VGG的准确率略低于Googlenet，但其整体网络框架延续了Alexnet和更早的lenet的一贯思路 。此外 ， 还进一步讨论了ConvNet深度对模型性能的可能影响 。

3、【自然语言处理】CNN在NLP文本分类任务上的经典之作——TextCNN全文链接:用于句子分类的卷积神经网络学术模型2012年 ， 在深度学习和卷积神经网络成为图像任务的明星之后 ， 2014年TextCNN在全球诞生，成为CNN在NLP文本分类任务中的经典 。TextCNN的目的是将CNN在图像领域的成果复制到自然语言处理的NLP任务中 。

当时，它挑战了文本分类的领导者SVM的地位 。虽然当时TextCNN模型的效果并没有完全超越SVM ， 但是CNN的热潮让TextCNN受到了极大的追捧，成为了NLP文本分类任务的经典模型 。首先，论文在摘要中指出，本文报道了一系列关于卷积神经网络(CNN)的实验，这些实验是基于训练的词向量预先进行的 ， 用于句子级分类任务 。
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4、CNN神经网络给图像分类(Matlab你需要看到你的形象是什么 。如果是色号，先转换成灰色 。使用MNIST 训练网络 。如果是多种主题，使用颜色imageNET 训练 。如果你的数据量大到可以匹配数据集 ， 可以直接使用你的data 训练 network 。在流行的数据集训练上，需要固定卷积池层，只有训练后的全连通层的参数，使用自己的数据集 。首先是调整网络结构 ， 池几层卷积和卷积的模板大小 。

你用CNN做图像分类，无非是用CNN作为学习特征的手段 。你可以把网络想象成两个部分 。前面的卷积层学习图像的基本中高层特征，后面的全连通层对应普通神经网络进行分类 。如果你需要学习 ， 首先你应该去看UFLDL教程 。那么cs231n与其问别人，首先你见过imageNet数据集吗？对于流行数据集与自己的数据混合的方法训练 model 。如果两种数据非常相似 ， 也是可以的 。

5、CNN之Lenet5LeNet出生于1994年 。它是最早的卷积神经网络之一，促进了深度学习的发展 。LeNet5是YannLeCun等人经过多次研究后提出的最终卷积神经网络结构 。LeNet5主要用于手写数字识别，其网络结构如下:LeNet5包含七层 ， 不包括输入，每层包含-2的参数(权值) 。当时使用的输入数据是32*32像素的图像 。
6、deeplearning目标检测(一since wecombine regional proposals with nns，wecallourmethodcrnn:regionswitchcnnfeatures 。我们先介绍一下rcnn和FastRCNN中使用的边界回归方法，为什么要做Boundingboxregression？如上图所示，绿框是飞机的地面实况 ， 红框是提取的RegionProposal 。

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