[NN]卷積神經網絡 Convolutional Neural Network

卷積神經網絡

• • • • 前言
      • 正文
      • • 1.分級特征 Hierarchy Features
        • 2. 卷積層 Convolutional Layer
        • 3.濾波操作 Filter Operation
        • 4. 填充 Padding
        • 5. 感受野 Receptive Field
        • 6. 最大池化 MaxPooling
        • 7. CNN結構 CNN Architecture
        • 8. 微調 Fine-Tuning

前言

由于我時間實在不充裕，沒能提供中文翻譯，給觀衆老爺造成的不便本人深感抱歉，那就給觀衆老爺表演個大石碎胸口吧！

正文

思維導圖原址請點這裡

1.分級特征 Hierarchy Features

• 我們需要分級的特征，這是簡單的前向網絡無法做到的

2. 卷積層 Convolutional Layer

• 将許多的卷積核(或叫濾波器，Filter)堆疊起來，就構成了一個卷積層

  

3.濾波操作 Filter Operation

• 當輸入為多通道時：

  

4. 填充 Padding

• 用0來填充邊緣，以便于卷積(濾波)操作

• 

  

5. 感受野 Receptive Field

6. 最大池化 MaxPooling

7. CNN結構 CNN Architecture

• 一般為 卷積層/池化層 → \rightarrow → Flatten → \rightarrow → 全連接配接層

  

8. 微調 Fine-Tuning

• 用已經在其他資料集上訓練好的模型，隻修改訓練最後的全連接配接層即可