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
Json_14 分钟前
Vue 构造器 Vue.extend
前端·vue.js·深度学习
Json_23 分钟前
Vue 实例方法
前端·vue.js·深度学习
mosquito_lover137 分钟前
矿山边坡监测预警系统设计
人工智能·python·深度学习·神经网络·视觉检测
船长@Quant37 分钟前
PyTorch量化进阶教程:第二章 Transformer 理论详解
pytorch·python·深度学习·transformer·量化交易·sklearn·ta-lib
Json_1 小时前
实例入门 实例属性
前端·深度学习
Json_1 小时前
JS中的apply和arguments小练习
前端·javascript·深度学习
Json_1 小时前
Vue Methods Option 方法选项
前端·vue.js·深度学习
Json_2 小时前
Vue v-bind指令
前端·vue.js·深度学习
Json_2 小时前
JS中的冒泡简洁理解
前端·javascript·深度学习
Json_2 小时前
Vue 自定义指令
前端·vue.js·深度学习