16、卷积神经网络与TensorFlow识别应用详解

卷积神经网络与TensorFlow识别应用详解

卷积神经网络（CNN）基础

在CNN中，卷积层是核心组件之一。卷积操作通过将过滤器与图像的各个区域进行元素级乘法，然后求和得到一个单一值作为输出。以下是卷积操作的关键代码：

# Element-wise multiplication between the current region and the filter.
curr_result = curr_region * conv_filter
conv_sum = numpy.sum(curr_result)
result[r, c] = conv_sum

卷积层处理完输入后，会返回特征图。这些特征图将作为后续层的输入。

接下来是ReLU层，它对卷积层输出的每个特征图应用ReLU激活函数。该函数的实现如下：

def relu(feature_map):
    # Preparing the output of the ReLU activation function.
    relu_out = numpy.zeros(feature_map.shape)
    for map_num in range(feature_map.shape[-1]):
        for r in numpy.arange(0,feature_map.shape[0]):
            for c in numpy.arange(0, feature_map.shape[1]):