卷积神经网络

最新推荐文章于 2025-12-10 20:48:21 发布
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#神经网络 #pytorch #深度学习

本文探讨了全连接神经网络在处理高维图像数据时参数过多的问题，指出卷积神经网络（CNN）因其局部连接和权值共享特性，能有效减少模型复杂性。CNN通过卷积层、池化层和下采样等技术，对图像进行特征提取，尤其适用于图像识别和分类任务。同时，介绍了maxpooling的作用以及Flatten层如何将特征图展平为一维向量，为后续的全连接层做准备。文章还触及了CNN的学习过程，寻找最大化激活的样本点。

常用解决图像问题

全链接神经网络参数太多 比如一个图片100*100*3 （特征太多了）

CNN 比DNN的模型要简单

CNN 只要处理图片的一小块就好，比如鸟嘴。

图像可以做 subSampling

 

CNN

 

Convolution

 

 

Stride 是filter 移动的距离

 

有几个filter 就会有几个 feature map

filter 可以看成简单的layer

 

 只链接了9个input

max pooling

 

 

Flatten

把feature map 拉直

CNN怎么学习

找一个x 让a^k 最大

 x 是sample 

 

 

 

 

 

 

 

 

liuofcode
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