轻量cnn架构设计，轻量cnn架构设计

什么是卷积神经网络cnn

卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是一种专门用于处理具有类似网格结构数据的深度学习模型，例如图像、语音信号等。

CNN是指卷积神经网络(Convolutional Neural Network)，是人工智能领域中一个重要的算法。它已经被应用于各种领域，例如计算机视觉、语音识别和自然语言处理等。那么，CNN有哪几种呢？本文将为您详细介绍。

卷积神经网络（Convolutional Neural Networks， CNN）是一类包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络（Feedforward Neural Networks），是深度学习（deep learning）的代表算法之一。

CNN的全称是Convolutional Neural Network(卷积神经网络)。而神经网络是一种模仿生物神经网络（动物的中枢神经系统，特别是大脑）结构和功能的数学模型或计算模型。

卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork，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。

卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetwork，CNN或ConvNet)是一种具有局部连接、权重共享等特性的深层前馈神经网络。卷积神经网络是受生物学上感受野的机制而提出。卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetworks，CNN)是一种前馈神经网络。

ncnn框架作者

1、ncnn，作为腾讯2017年开源的高性能神经网络框架，其转化能力强，支持PyTorch、Caffe等多种模型，对于快速部署AI应用如QQ、微信等起到了关键作用。

2、在RK3399平台性能比较中，每个框架都有其独特的优点，选择最适合的框架需要根据实际需求和设备特性进行评估，以实现最佳的性能与资源平衡。在这个过程中，深圳原数科技的专业支持无疑是一个有力的合作伙伴。

3、ncnn 是一个为手机端极致优化的高性能神经网络前向计算框架。 ncnn 从设计之初深刻考虑手机端的部署和使用。 无第三方依赖，跨平台，手机端 cpu 的速度快于目前所有已知的开源框架。

神经网络:卷积神经网络(CNN)

在图像处理的世界中，卷积神经网络（CNN）如同精密的图像解码器，巧妙地解决全连接神经网络的局限。传统神经网络在空间信息保留和参数优化上面临挑战，而CNN通过3D结构和独特的局部连接机制，找到了答案。

卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是一种专门用于处理具有类似网格结构数据的深度学习模型，例如图像、语音信号等。

CNN的设计灵感源自大脑的视觉皮层，特定区域的神经元对特定视觉特征高度敏感，这与神经网络中的卷积层寻找特定特征的过程有着异曲同工之妙。通过逐层深入，CNN构建起理解图像的神经网络结构。

常规的卷积神经网络是指由若干个卷积层、池化层和全连接层组成的网络。卷积层主要是用来提取图像的特征，池化层用来降低特征图的大小，而全连接层则用来对特征进行分类。

卷积层是卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork，CNN）中的核心组成部分，其主要作用是从输入数据中提取特征并进行特征映射。特征提取：卷积层通过卷积运算从输入数据（如图像）中提取局部特征。

一文看懂四种基本的神经网络架构

多层感知机，或者说是多层神经网络无非就是在输入层与输出层之间加了多个隐藏层而已，后续的CNN，DBN等神经网络只不过是将重新设计了每一层的类型。

卷积层负责提取图像中的局部特征；池化层用来大幅降低参数量级(降维)；全连接层类似传统神经网络的部分，用来输出想要的结果。

神经网络 的四个基本属性：（1）非线性：非线性是自然界的普遍特征。脑智能是一种非线性现象。人工神经元处于两种不同的激活或抑制状态，它们在数学上是非线性的。

最终结果就是：L1规范化倾向于聚集网络的权重比较小的时候，而L2规范化则倾向于权重比较大时。弃权是一种相当激进的技术，并不依赖于对代价函数的修改，而是改变了网络本身。

卷积神经网络在图像分类中的应用

1、其次，卷积神经网络在图像分类中的应用主要表现在各种模型和架构中，例如LeNet、AlexNet、VGGNet、GoogleNet、ResNet等。这些模型在各类基准测试（如ImageNet）中表现出色，极大地推动了图像分类技术的发展。

2、卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，简称CNN）通常用于解决图像识别、分类和目标检测等计算机视觉问题。图像识别与分类 卷积神经网络在图像识别和分类任务中表现出色。

3、这些图像需要被分为训练集和测试集。同时，你需要为每个类别提供一些样本图像。模型构建：使用CNN模型构建器（如Keras、PyTorch等）创建一个CNN模型。

4、在众多图像处理技术中，卷积神经网络（Convolutional Neural Networks， CNN）堪称基石，以其强大的表征学习能力在图像分类任务中独领风骚。

SENet及对轻量级网络的一些理解

Senet，源自古埃及的一种棋类游戏，与命运或宿命的含义相关。 综合来看，Atrosenet这个网名可能在传达一种关于人性和命运交织的复杂观点，反映了对生活不可预测性的深刻理解。

Squeeze-and-Excitation模块(简称SE模块)的首次提出是在2017年的Squeeze-and-Excitation Networks(SENet)网络结构中，在MNasNet中进行了改进，之后在MobileNetV3中大量使用。

而ResNet v1的残差块，通过解决深度学习中的梯度消失问题，让深度网络训练成为可能。ResNet v2的改进，如BN层的使用、ReLU的位置调整，以及ResNeXt和DenseNet的分组卷积和密集连接设计，进一步推动了模型效率和泛化能力的提升。

并且Tengine框架不依赖于专用AI芯片，现有的成熟芯片通过Tengine框架可以把算力挖掘出来，在本地进行一些AI应用的处理，从而提高了芯片性能，并降低成本。

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