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
数智工坊21 分钟前
【SAM-DETR论文阅读】:基于语义对齐匹配的DETR极速收敛检测框架
网络·论文阅读·人工智能·深度学习·transformer
童园管理札记28 分钟前
【续】数字时代:学前教育的新改革
经验分享·深度学习·职场和发展·微信公众平台
逻辑君2 小时前
认知神经科学研究报告【20260018】
人工智能·神经网络
AI医影跨模态组学2 小时前
如何将纵向CT影像组学特征与局部晚期胃癌化疗时空异质性及耐药演化建立关联,并进一步解释其与化疗响应、淋巴结转移及生存预后的机制联系
人工智能·深度学习·论文·医学·医学影像·影像组学
硅谷秋水4 小时前
ClawVM:有状态工具LLM智体的Harness管理型虚拟内存
人工智能·深度学习·语言模型
春风有信5 小时前
【DM】DDPM与DDIM的数学原理
人工智能·深度学习·机器学习
T.i.s5 小时前
总变差正则化(TV Loss)的思考
人工智能·pytorch·深度学习
zh路西法6 小时前
【RDKX5多摄像头模型推理】USB带宽限制与ROS2话题零拷贝转发
linux·c++·python·深度学习
AI医影跨模态组学7 小时前
如何将多模态CT深度学习特征与肿瘤微环境中的免疫相关生物学过程建立关联,并进一步解释其与非小细胞肺癌新辅助免疫化疗后的pCR机制联系
人工智能·深度学习·论文·医学·医学影像·影像组学
2zcode7 小时前
基于深度学习的香梨产量预测系统设计与实现
人工智能·深度学习