1.1 初始化卷积核 在卷积层中,卷积核是一个小的矩阵,用于在输入数据上滑动以提取特征。卷积核的数量通常与输出通道的数量相同。每个卷积核负责提取输入数据的一种特征。 1.2 卷积操作 卷积操作包括以下步骤: a. 将卷积核滑动到输入数据的第一个位置。 b. 计算卷积核与输入数据的局部区域之间的点积。 c. 将结果...
会先对原始图片进行特征提取,把提取来的特征送给全连接网络,让全连接网络输出识别结果。 卷积计算是一种有效的提取图像特征的方法。 一般会用一个正方形的卷积核,按指定步长,在输入特征图上滑动,遍历输入特征途中每个像素点,每一个步长,卷积核会与输入特征图出现重合区域,重合区域对应元素想成求和再加上偏置项得到输...
对于实际的卷积过程中,它一方面有输入图像,这些图像被称作是特征图像(注:卷积神经网络中,原始的输入是真实的图像,经过卷积后会生成特征图像),另一方面还需要有卷积核。 卷积核的值是人为设定的,它是可以调节的,在实际的卷积神经网络中,卷积核的值就是网络的参数。对卷积网络进行训练,就是在调节这些卷积核心的参数。
卷积计算是一种有效提取图像特征的方法,使用一个正方形的卷积核,按照指定步长,在输入图上滑动,遍历输入特征图中的每个像素点。每一个步长,卷积核会与输入特征图出现重合区域,重合区域与对应元素相乘、求和再加上偏执项得到输出特征的一个像素点。(卷积核的通道数要与输入特征图的通道数一致) 卷积核:参数空间共享,...
卷积计算过程 单通道图像 输入层大小为5x5, 卷积核为3x3,输出的计算过程如下: Stride和Padding 如果将输入层想像成黑板,局部感受野就像是黑板擦,他会从左往右,从上至下的滑动,每次滑动1 个步长(Stride)并且每次滑动都重复上述的计算过程,我们就可以得到输出的特征图(feature map),有时候,按照规定步数滑动到黑板边缘...
学习过Udacity的机器学习过程对神经网络的介绍后,个人认为只有卷积的过程不好理解,其他概念都非常好理解。 感谢Udacity的同学做的详细剖析过程,基本可以秒懂卷积的计算过程是什么。 有这些内容,看懂CNN的过程足矣,不用再看其他材料。 第一个链接,CNN中卷积层的计算细节,描述了CNN的全过程。 第二张图,每个R、G、B...
卷积神经网络(CNN)是深度学习中常用的网络架构,在智能语音中也不例外,比如语音识别。语音中是按帧来处理的,每一帧处理完就得到了相对应的特征向量,常用的特征向量有MFCC等,通常处理完一帧得到的是一个39维的MFCC特征向量。假设一段语音有N帧,处理完这段语音后得到的是一个39行N列(行表示特征维度,列表示帧数)...
也就是设置了128个卷积核,这样前面的64个输出结果分别与第三层的同一个卷积核计算后的汇总和,就是...
下列哪一项不是一般的卷积神经网络的计算过程?()A.卷积层B.池化层C.扩展层D.全链接层请帮忙给出正确答案和分析,谢谢!