张孟珂-优快云博客

原创博客摘录「【综述】一文读懂卷积神经网络(CNN)」2024年1月16日

神经元感受野的范围越大表示其能接触到的原始图像范围就越大，也意味着它能学习更为全局，语义层次更高的特征信息；因此感受野的范围可以用来大致判断每一层的抽象层次。由此可知，深度卷积神经网络中靠前的层感受野较小，提取到的是图像的纹理、边缘等局部的、通用的特征；靠后的层由于感受野较大，提取到的是图像更深层次、更具象的特征。因此在迁移学习中常常会将靠前的层的参数冻结（不参与训练，因为他们在迁移到新的场景之前已经具备了提取通用特征的能力），来节省训练的时间和算力消耗。

2024-01-16 15:20:26 397 1

原创博客摘录「神经网络——最易懂最清晰的一篇文章」2024年1月8日

从单层神经网络，到两层神经网络，再到多层神经网络，下图说明了，随着网络层数的增加，以及激活函数的调整，神经网络所能拟合的决策分界平面的能力。神经网络的发展背后的外在原因可以被总结为：更强的计算性能，更多的数据，以及更好的训练方法。直到2012年，研究人员发现，用于高性能计算的图形加速卡（GPU）可以极佳地匹配神经网络训练所需要的要求：高并行性，高存储，没有太多的控制需求，配合预训练等算法，神经网络才得以大放光彩。在神经网络漫长的历史中，正是由于许多研究人员的锲而不舍，不断钻研，才能有了现在的成就。

2024-01-08 21:05:04 479 1

空空如也

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