卷积神经网络

最新推荐文章于 2025-05-12 08:48:50 发布
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分类专栏： 深度学习基础 文章标签： cnn 深度学习 神经网络
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上述神经网络结构包含以下几个层：

  • 输入层：输入图像等信息
  • 卷积层：用来提取图像的底层特征
  • 池化层：防止过拟合，将数据维度减小
  • 全连接层：汇总卷积层和池化层得到的图像的底层特征和信息
  • 输出层：根据全连接层的信息得到概率最大的结果

1 单通道卷积层

2 多通道卷积层

        输入层是一个5 x 5 x 3矩阵，有3个通道。滤波器是3 x 3 x 3矩阵。首先，过滤器中的每个内核分别应用于输入层中的三个通道,并相加；然后，执行三次卷积，产生3个尺寸为3×3的通道。

多通道2D卷积的第一步：滤波器中的每个内核分别应用于输入层中的三个通道。

3 多核卷积层

4 转置卷积（解卷积、反卷积）

5 3D卷积

6 1*1 卷积

【CNN】深入浅出讲解卷积神经网络（介绍、结构、原理）
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