时间：2022-08-31 17:11:12 来源：www.xiaofamao.com 作者：喵喵
所有连接层通常构建在卷积神经网络隐含层的最后部分，只向其他所有连接层传递信号。 如果反转灰度的左右颜色，并与上一个滤镜进行卷积，则结果也会有所不同。 如下图所示，以人脸识别为例，神经网络可以从浅层到深层分别检测图像的边缘特征、局部特征，例如眼睛、鼻子等人脸整体轮廓等。
由于翻转对一般水平或垂直对称的过滤器影响不大，因此根据机器学习惯例，通常不执行翻转操作，而是在简化代码的同时确保神经网络正常工作。 由此，可以在一定程度上提高稳定性，学习更快，也有摆脱局部最优的能力。 同时设置这些超参数也有一些常规和经验，可以在以下卷积神经网络结构中找到。
1、深度学习下的卷积神经网络
卷积神经网络结构1 .输入层( INPUT )2.卷积层) CONV )3.激活函数) RELU )4.池化层) POOL )5.所有连接层) FC )卷积计算过程将image统一为
2、彻底理解深度学习之卷积神经网络
由于CNN特征检测层学习训练数据，使用CNN时，避免显式特征提取，隐含地从训练数据中进行学习； 进而，由于同一特征映射面上的神经元权重相同，网络可以并行学习，这也是卷积网络相对于神经元之间连接的网络的一大优点。 这里简单介绍一下出生于法国的卷积神经网络之父Yann LeCun。 在多伦多大学就深度学习的鼻祖Geoffrey Hinton进行了博士后研究。
3、深度学习和卷积神经网络的区别
在图2所示的卷积神经网络的一部分中，假设其中的红色是输入数据，输入数据的体大小为[32x32x3] (例如CIFAR-10的RGB图像)、感觉区域(或滤波器大小)
4、深度学习卷积神经网络步骤
由于卷积核仅扫描特征图的一部分，其余部分由同层的另一卷积核处理，因此卷积层间的参数只能部分共享，神经网络捕捉输入图像的旋转不变特征有研究表明，混合池化和随机池化有利于防止卷积神经网络过度拟合，且有比均值和极大池化更好的表现。 现在，在稍微空闲的时候，把以前学到的东西、学习的知识点记在手边，就相当于记笔记。
我强烈鼓励感兴趣的读者了解他们的功能和效果，但从一般意义上来说，他们提供了非线性和维度，有助于提高网络鲁棒性和控制过拟合。 卷积池化、卷积等5 .卷积层池化层之后是全连接层，但实际上是DNN结构，输出层采用Softmax激活函数进行图像识别
猜你喜欢
| ·ChatGPT的实现原理基于什么技术 |
| ·如何使用ChatGPT【使用指南】 |
| ·论文降重软件哪个好 |
| ·轻松上哈佛，ChatGPT让国际著名大学感到焦 |
| ·小发猫AI智能文章改写软件 |