Python视觉深度学习系列教程 第一卷 第11章 卷积神经网络

已于 2022-04-26 11:19:21 修改
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分类专栏： 深度学习从入门到精通 文章标签： python 深度学习 卷积神经网络 CNN 卷积层
于 2021-10-31 17:08:35 首次发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/bashendixie5/article/details/120931516
本文详细介绍了卷积神经网络（CNN）的基础知识，包括卷积的理解、CNN的组成、通用架构以及其对平移、旋转和缩放的不变性。内容涵盖卷积的数学定义、内核的作用、手动计算示例以及在深度学习中的应用。文章通过Python实现卷积的例子，展示了如何用代码实现卷积操作。此外，还讨论了CNN中的层类型，如卷积层、激活层、池化层和全连接层，以及批量标准化和Dropout的作用。最后，探讨了CNN对于图像变换的不变性，强调了CNN在图像分类中的强大能力。

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        第一卷 第十一章 卷积神经网络

        在传统的前馈神经网络中，输入层中的每个神经元都连接到下一层中的每个输出神经元——我们称之为全连接(FC)层。然而，在CNN中，我们直到网络的最后一层才使用FC层。因此，我们可以将CNN定义为一个神经网络，它在网络中的至少一个层中交换了一个专门的“卷积”层而不是“全连接”层。

        然后将非线性激活函数（例如ReLU）应用于这些卷积的输出，并且卷积=>激活的过程继续进行（以及其他层类型的混合，以帮助减少输入体积的宽度和高度，并帮助减少过度拟合）直到我们最终到达网络的末端并应用一两个FC层，在那里我们可以获得最终的输出分类。

具有大量卷积层的网络示例。以不同的分辨率对每个训练图像应用滤波器，且每个卷积图像的输出会用作下一层的输入。

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