深度学习 | MATLAB实现CNN卷积神经网络结构及参数概述

已于 2023-08-31 12:48:00 修改
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分类专栏： # CNN卷积神经网络 文章标签： 深度学习 卷积神经网络 CNN
于 2022-07-06 12:39:10 首次发布
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本文介绍了卷积神经网络（CNN）的基本结构和参数，包括局部感知野、权值共享、多卷积核和池化的概念。通过MATLAB实现CNN，阐述了模型描述、训练过程，以及卷积核在训练中的更新机制。CNN通过减少参数数量，降低了过拟合风险，提高了图像处理效率。

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深度学习 | MATLAB实现CNN卷积神经网络结构及参数概述

目录

基本介绍

卷积神经网络是近年发展起来，并引起广泛重视的一种高效识别方法。与普通神经网络非常相似，它们都由具有可学习的权重和偏置常量的神经元组成。每个神经元都接收一些输入，并做一些点积计算，输出是每个分类的分数。那么与其他的神经网络在分类方面哪里不同呢？

  • 卷积神经网络默认输入是图像，一个卷积神经网络由很多层组成，它们的输入是三维的，输出也是三维的，有的层有参数，有的层不需要参数。
  • 卷积神经网络包含了一个由卷积层和子采样层构成的特征抽取器。在卷积神经网络的卷积层中，一个神经元只与部分邻层神经元连接。
  • 在CNN的一个卷积层中，通常包含若干个特征平面，每个特征平面由一些矩形排列的的神经元组成，同一特征平面的神经元共享权值，这里共享的权值就是卷积核。
  • 卷积核一般以随机小数矩阵的形式初始化，在网络的训练过程中卷积核将学习得到合理的权值。共享权值（卷积核）带来的直接好处是减少网络各层之间的连接，同时又降低了过拟合的风险。子采样也叫做池化（pooling），通常有均值子采样（mean pooling）和最大值子采样（
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