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【Python图像特征的音乐序列生成】深度卷积网络,以及网络核心

admin

11月 28, 2021

这个项目主要涉及到两个网络,其中卷积神经网络用来提取图片表达的情绪,提取出一个二维向量。

网络结构如图:

词向量采用预训练的glove模型,d=50,其他信息包括了图片的“空旷程度”、亮度、对比度等信息,用来更好地描述图片特征。

对于图中的卷积神经网络,需要讲解的地方是:卷积核是一个一维卷积核,每一层卷积层之后都连接了池化层,做的是最大值池化,每一层之间有固定的dropout层,最后输出的向量与我们预先设定的label进行计算,损失函数定义为

[J( heta)=-sum_iy’_ilog(y_i)+frac{lambda}{2}| heta|^2_F]

式中使用了交叉熵和L2范数避免可能出现的过拟合,在实际训练中我们将会增减神经网络的层数,调整相应的超参数。

最后得到的向量我们在LSTM里进行输入。

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