Fichz的博客

使用卷积的原因主要是减少计算复杂度，节省开销。 卷积其实就是一个滤镜 使用滤镜的过程就是在原图不断移动的过程。 例子： 从最左上角开始，把滤镜（3*3）中的每一个值和原图（5*5）中的每一个值做点乘。然后每计算一次移动一步。就可以得到右边这个新的矩阵。 CONV(convolution layer)卷积层 RELU(ReLU layer)线性整流层 POOL(pooling la...

  1 灵活性TensorFlow不是一个严格的神经网络工具包，只要你可以使用数据流图来描述你的计算过程，你可以使用TensorFlow做任何事情。你还可以方便地根据需要来构建数据流图，用简单的Python语言来实现高层次的功能。 2 可移植性TensorFlow可以在任意具备CPU或者GPU的设备上运行，你可以专注于实现你的想法，而不用去考虑硬件环境问题，你甚至可以利用Docker技术来实现...