CNN笔记

栏目: 编程工具 · 发布时间: 6年前

内容简介:卷积神经网络(Convolutional Nerural Networks, 简称CNN或者ConvNet)。一般典型的CNN神经网络都具有如下的层次结构,从输入数据的开始,经历卷积层、线性整流层、池化层、全连接层到最后的损失函数层,最后就是数据的输出。

卷积神经网络(Convolutional Nerural Networks, 简称CNN或者ConvNet)。

结构

一般典型的CNN神经网络都具有如下的层次结构,从输入数据的开始,经历卷积层、线性整流层、池化层、全连接层到最后的损失函数层,最后就是数据的输出。

  • LeNet-5结构

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  • AlexNet结构

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卷积层Convolutional layer

卷积层这一层结构主要是与卷积有关的,要理解卷积层,就需要弄明白卷积是什么和卷积的作用是什么这个两个问题

卷积是什么

卷积是泛函分析中的一种数学算子,通过两个函数f和g生成第三个函数,用于表征函数f与g经过反转和平移的重叠部分的面积。看看简单的定义式

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理解的关键需要抓住定义中反转、平移、重叠和面积这四个关键词。

图解其运算过程

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以上便是卷积的定义和解释了,但是这只是 一维连续 的信号(函数f和g)的卷积的定义和理解,图像信号是二维且离散的,那仍需要理解一番二维的离散卷积。


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