卷积神经网络 convolution neural network

1.数学卷积:滑动窗口

2.图像具有局部相关性和平移不变性,有许多冗余的特征点,如果用全连接的神经网络会很浪费时间。

3.卷积nn:减少参数,滑动提取特征,特征作为下层卷积的输入,然后放到全连接层进行分类,再反向传播更新卷积核参数。但需要大量数据,可解释性不强。

4.卷积核 :一个卷积层上有多个卷积核,每个卷积核的权重参数不同,因此每个卷积核能提取一个特征,即生成不同的结果(对应元素相乘再求和)。每个卷积核能覆盖到一样大小的输入数据,通过滑动进而遍历整个输入数据。

5.感受野:是指特征图上的某个点能看到的输入图像的区域。卷积越深,一个点能看到的区域越大。设计较好的层数有利于提取更多特征。

左边的是输入,右边是层1,2

6.卷积层 / 滤波器:

7.通道:卷积核数就是通道数,

8.填充padding:图像外面2圈填0,可以让图像边缘的特征被卷积遍历更多次。

9.步幅stride:一次遍历多少,节省计算量

10.池化层pooling:max和average pooling

MP 特征降维,AP 打平

11.展平flatten:将特征图打平成线性,放入全连接层。

12.全连接层:把所有特征输入,最后得到一个分类

1x1卷积核作用

降维/升维

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