cnn卷积神经网络(基础)

convolutional neural networks

特征提取(卷积、下采样)->分类器 (全连接)

卷积过程

依次进行数乘 (每个相同位置上的数字相乘再加和)

左右数乘矩阵channel数量要一样,输出得到一个通道

卷积核与图像无关,属于共享权重的机制

padding

输入=输出大小,若kernel=3,3/2=1,输入填充1圈0;若kernel=5,5/2=2,填充两圈

stride:中心移动距离

有效降低high和wide

下采样

在每一层通道中寻找2x2中最大的

最大池化层

例子

3x3长宽减少2

5x5长宽减少4

池化层2x2长宽减少一半

池化和relu顺序可以变化 ,最后一层不做激活

迁移到gpu

转大佬笔记

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