深度学习-图像处理篇1.1-1.2神经网络

1.1卷积神经网络基础




卷积层


对彩色RGB图像进行卷积

1.卷积核的通道数与输入特征层的通道数相同

2.卷积输出的特征矩阵通道数与卷积核个数相同

池化层


池化中一般池化核大小和步长大小一样

思考

加上偏移量bias该如何计算?

卷积计算时加上偏移量即可

加上激活函数该如何计算?

激活函数(引入非线性因素,让其具有解决非线性的能力)

如果卷积过程中出现越界的情况该怎么办?

Filter:卷积核

反向传播

误差计算

经过softmax之后输出的计算


误差反向传播


权重更新

优化器



相关推荐
scott198512几秒前
扩散模型之(二十)Stable Diffusion的运作原理
深度学习·stable diffusion·扩散模型·生成式
YuanDaima20489 分钟前
解决Conda环境下RTX 50系列显卡PyTorch+Transformers+PEFT微调报错
人工智能·pytorch·笔记·python·深度学习·机器学习·conda
适应规律29 分钟前
深度学习第四版
人工智能·深度学习
nap-joker31 分钟前
使用Image - To - image条件生成对抗网络评估乳腺癌新辅助化疗反应的动态对比增强MRI血管渗透性映射
人工智能·神经网络·生成对抗网络
weixin_4080996734 分钟前
跨境电商OCR:3秒识别多语言商品标签
开发语言·图像处理·人工智能·后端·ocr·api·文字识别ocr
八角Z35 分钟前
从行为惯性到正向认同:留守问题青年在数字社群中的风险机制与干预策略研究
科技·深度学习·创业创新
枫叶林FYL36 分钟前
MCP 实现深度技术报告
人工智能·深度学习
iiiiii1138 分钟前
【LLM学习笔记】Batch Normalization vs Layer Normalization,为什么 NLP 中使用 LN 而非 BN
笔记·深度学习·学习·语言模型·大模型·llm·transformer
陈天伟教授1 小时前
人工智能应用- 走向未来:05.量子计算
人工智能·神经网络·机器学习·量子计算·推荐算法
Elastic 中国社区官方博客1 小时前
从判断列表到训练好的 Learning to Rank( LTR )模型
大数据·数据库·人工智能·深度学习·elasticsearch·搜索引擎·全文检索