卷积神经网络之卷积计算、作用与思想 博客:blog.shinelee.me | 博客园 | CSDN 卷积运算与相关运算 在计算机视觉领域,卷积核、滤波器通常为较小尺寸的矩阵,比如3×33×3、5×55×5等,数字图像是相对较大尺寸的2维(多维)矩阵(张量),图像卷积运算与相关运算的关系如下图所示(图片来自链接),其中FF为滤波器,XX...
1.0引例在前面的文章中我们讲了神经网络的作用,而在本篇文章中我们要讲卷积神经网络,通常我们对一个事物的了解是从名词开始的,也有人说知识的诅咒,其实本质上就是连名词都不理解,更别… skipper 卷积神经网络的改进 提升卷积神经网络的技巧主要包括几个方面: 1)数据增强;2)图像预处理;3)网络的初始化;4)训练期...
通过池化和激活函数的配合,可以看到复现出的每层学到的特征是非常单纯的,狗、人、物体是清晰的,少有其他其他元素的干扰,可见网络学到了待检测对象区别于其他对象的模式。 总结 本文仅对卷积神经网络中的卷积计算、作用以及其中隐含的思想做了介绍,有些个人理解难免片面甚至错误,欢迎交流指正。 参考 Kernel (image ...
卷积神经网络每层的卷积核权重是由数据驱动学习得来,不是人工设计的,人工只能胜任简单卷积核的设计,像边缘,但在边缘响应图之上设计出能描述复杂模式的卷积核则十分困难。数据驱动卷积神经网络逐层学到由简单到复杂的特征(模式),复杂模式是由简单模式组合而成,比如Layer4的狗脸是由Layer3的几何图形组合而成,Layer3的...