TensorFlow（七）卷积原理

最新推荐文章于 2025-05-22 10:05:10 发布
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分类专栏： TensorFlow与深度学习 智能算法
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初识

在神经网络中，每一层的每个神经元都与下一层的每个神经元相连， 这种连接关系叫全连接（Full Connected）。

                                                          左图为全连接网络                右图为卷积神经网络 

左图：全连接神经网络（平面），组成：输入层、激活函数、全连接层

右图：卷积神经网络（立体），组成：输入层、卷积层、激活函数、池化层、全连接层

                            

卷积神经网络可以简单地理解为，用滤波器(Filter)将相邻像素之间的"轮廓"过滤出来。 

 

卷积运算基本概念

 

在数字图像

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TensorFlow深度学习实战（8）——卷积神经网络
盼小辉丶的博客
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卷积神经网络 (Convolutional Neural Network, CNN) 是一种非常强大的深度学习模型，广泛应用于图像分析、目标检测、图像生成等任务中。CNN 的核心思想是卷积操作和参数共享，卷积操作通过滑动滤波器(也称为卷积核)在输入数据上进行元素级的乘积和求和运算，从而提取局部特征。通过多个滤波器的组合，CNN 可以学习到不同层次的特征表示，从低级到高级的抽象特征。本节从传统全连接神经网络的缺陷为切入点，介绍了卷积神经网络的优势及其基本组件，并使用 TensorFlow 构建卷积神经网络。
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卷积神经网络（CNN）原理深度剖析，带你彻底搞懂CNN！
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本文详细介绍了卷积神经网络（CNN）的基础概念和原理，适合作为深度学习的入门资料。文章首先解释了CNN的起源和发展，随后通过手写数字识别的例子，逐步讲解了CNN的各个层次：输入层、卷积层、池化层、全连接层和输出层。输入层负责将图像转换为二维矩阵；卷积层通过卷积核提取图像特征；池化层用于降维和防止过拟合；全连接层汇总特征信息；输出层则根据全连接层的信息得出最终识别结果。文章还提供了学习机器学习和深度学习的规划图，帮助读者系统学习。
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一 简介在实际的卷积训练中，为了加速，常常把卷积核裁开。比如一个3*3的过滤器，可以裁成3*1和1*3两个过滤器，分别对原有的输入做卷积操作，这样可以大大提高运算速度。原理：在浮点运算中乘法消耗的资源比较多，我们目的就是尽量减小乘法运算。比如对一个5*2的原始图片进行一次3*3的同卷积，相当于生成的5*2像素中每一个都要经历3*3次乘法，那么一共有90次。同样是这个图片，如果先进行一次3*1的同卷...
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二哥为啥不像程序员？
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Weiv_gao的博客
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