时间：2022-08-31 17:10:50 来源：www.xiaofamao.com 作者：喵喵
卷积核内的参数相当于神经元内进行线性运算的权重，图中隐藏层内的各神经元采用这些权重，也就是说共享权重，对各神经元来说只计算部分输入数据，这一点与全部连接FC相比是疏松连接的ML炼丹路的学徒，记录下学习中的所见所闻，在CSDN上做佛系更新，如果觉得不错的话，请访问我的博客： fangkaipeng.com。 首先时间在个人网站上更新，没有广告没有利润，有更好的阅读和交流体验。
卷积神经网络( Convolutional Neural Networks，CNN )是深度学习中非常普遍的算法)模型，广泛应用于图像处理，CNN专利申请近年来也迅速发展。 本文主要论述经典的LeNet-5模型，该模型共有七层，结构如下图。 七层结构分别为卷积层-池化层-卷积层-池化层-全连接层-全链路输出层以下为LeNet-5模型编码，建立在神经网络编码之上。
1、彻底理解深度学习之卷积神经网络
该模型在ILSVRS 2012年比赛中一举夺冠，top-5错误概率降至16.4%，识别准确率得到了飞跃，掀起了深度卷积学习的热潮。 介绍CNN中卷积运算的资料大多以灰度(单通道)或彩色图表( RGB三个通道)为例，这里的例子相当于参考灰度的思路，是单通道
2、深度学习卷积神经网络有哪些
例如，下图左边的红框内的数字和卷积核的卷积运算的结果是右边的红框内的3。 图中，显示了步骤stride=1时，通过卷积运算得到的新表的边长的计算公式。 这里，f是过滤器边的长度。 这是因为，当sigmoid激活函数的输出非常接近0或1时，反向传播法将继续更新部分模型参数，因为这些区域的梯度几乎为0； 另一方面，ReLU激活函数在正区间的斜率总是1。
3、深度卷积神经网络是基于什么规则
在上图中，底部的绿色框是模型的输入部分，顶部是模型的输出部分。 将这张照片向右旋转90度，可以看到与显示完整网络的最后一张照片相关的模型。 单个卷积操作是将左侧红框中的数字与卷积内核( kernel )过滤器中相应位置的数字相乘并相加，结果是右侧红框中显示的值)0)。 在卷积层块中，每个卷积层制作55的窗口，通过输出激活sigmoid。
AlexNet由5层卷积层、最大池化层、dropout层和3层全连接层组成，网络用于对1000个类别图像进行分类。 也就是说，如果能够训练新追加的层使其成为恒等映射f(x )=x，则新模型和原模型也同样有效。 GoogLeNet和vgg一样，在本体的卷积部分制作5个块( block )，在各块之间制作步幅为2的33的最大池层，减小输出宽度。
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