李宏毅深度学习——卷积神经网络

2022-05-28  本文已影响0人  migugu

卷积神经网络CNN

CNN在图像处理中的应用

大部分pattern比整张图片要小

CNN的架构

Convolution

卷积计算:将卷积核与像素矩阵进行内积计算,侦测pattern

stride:移动步长

不同的filter识别不同的模式,经过卷积运算得到特征图,缩小图片尺寸,增加维度。

**每个filter都会对所有层的内积求和 **

Max Pooling

减小参数量,便于计算。

特征图大小计算

CNN学到了什么

每一个filter的工作就是detain某一张pattern。比如说:第三图detain斜的线条,第四图是detain短的直线条,等等。每一个filter所做的事情就是detain不同角度的线条,如果今天input有不同角度的线条,你就会让某一个activation function,某一个filter的output值最大。

CNN的应用

有image该有的特性,“见微知著”

为什么要“深度”网络

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