时间：2022-08-31 16:55:46 来源：www.xiaofamao.com 作者：喵喵
比较两幅图时，如果其中一个像素值不一致，这两幅图就不一致。 至少对计算机来说是这样。 卷积核格式，4个维度，依次为图像高度、图像宽度、输入通道数、输出通道数(卷积核个数)上图，左侧神经元将各感受区展开成一排后连接(展开成一排) 请注意，此操作将丢弃75%的输入数据的活动数据。 因为宽度和高度都被下采样为2。
反向传播：卷积操作的反向传播(对于数据和权重都是卷积)是空间反转的滤波器。 池化更大的感觉区域所需的池化大小也更大，对网络往往具有破坏性。 上图是使用6个过滤器后得到的6个特征图，将它们重叠后得到卷积层的输出结果。 这是因为一个有五个收敛层。 25=3225=32，即在原始图像上的宽度或高度上添加3232个像素，经过这些卷积和收敛后成为1个像素。
1、卷积神经网络cnn参数计算
当不断提高网络性能达到最优性能时，多余的网络层建立恒等映射模型结构，通过建立残差块堆积残差块，残差块Residual block如上图所示，在原有普通网络的基础上，每两层
2、小波变换的卷积与cnn卷积的区别
如果原始的输入图像是44的图像，那么现在将使用比原来大的图像。 在88的图像中，假设卷积内核为44大小，步长为4，则在图像中进行卷积运算的是图6左侧的4个部分(红黄铜蓝)，图6的右侧是步长为2时比原来增加的部分。 在特征提取阶段，通常层叠多个特征层，每个特征层由卷积层和池化层组成。
3、cnn的卷积和卷积核的含义
那么，如果在原始矩阵的边缘添加填充值，成为6*6的矩阵，窗口就正好可以扫描所有像素。 在图1的右侧，由于红色输入层表示输入图像，因此其宽度和高度是图像的宽度和高度，深度为3 (表示红、绿、蓝三色通道)，与红色相邻的蓝色部分是经过卷积和池化的激活值)，以及随后的卷积
4、cnn卷积神经网络的卷积核参数
然而，在卷积神经网络中情况并非如此。 在这里，为了对3个维度进行操作，过滤器和输入数据本身的深度是相同的。 汇点层使用MAX操作，对输入数据体积的每个深度切片独立操作，并更改其空间大小。 在二维数据的卷积操作中(当对应于图像的通道的数目是1时)，右上方的图的第一行表示算术运算的总过程，并且首先，第一列表示输入数据，第二列表示滤波器(权重)，它们之间是卷积运算符，并且第三列表示输出数据。
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