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卷积神经网络

卷积神经网络

作者: 水星no1 | 来源:发表于2018-10-06 19:43 被阅读0次

卷积的出现,考虑到目前图片都比大,使用全连接参数太多学习太慢。

为什么使用卷积核

希望能够学习到图片内容的边界。

卷积核的维度一般为奇数

为什么需要padding

1. 因为使用卷积核,filter做特征时,会降低维度。

2. 原始图片的边界信息使用的太少了。

原图片为n n

卷积核为 f f

Padding为pp

Strides为ss

卷积后的维度为(n+2p-f)/ s + 1,向下取整

机器学习中的卷积与数学上的卷积不同,没有进行翻转,本文的卷积在数学上称为交叉相关。机器学习领域把它们称为卷积~

如果原图rgb,那么卷积核的维度应该与其一致,也是3维。卷积核的个数将作为输出的维度(第三维)

卷积优点:

参数共享,相比全连接,参数更少,只有卷积核的大小,速度快。

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