[NN]卷积神经网络 Convolutional Neural Network

卷积神经网络

• • • • 前言
      • 正文
      • • 1.分级特征 Hierarchy Features
        • 2. 卷积层 Convolutional Layer
        • 3.滤波操作 Filter Operation
        • 4. 填充 Padding
        • 5. 感受野 Receptive Field
        • 6. 最大池化 MaxPooling
        • 7. CNN结构 CNN Architecture
        • 8. 微调 Fine-Tuning

前言

由于我时间实在不充裕，没能提供中文翻译，给观众老爷造成的不便本人深感抱歉，那就给观众老爷表演个大石碎胸口吧！

正文

思维导图原址请点这里

1.分级特征 Hierarchy Features

• 我们需要分级的特征，这是简单的前向网络无法做到的

2. 卷积层 Convolutional Layer

• 将许多的卷积核(或叫滤波器，Filter)堆叠起来，就构成了一个卷积层

  

3.滤波操作 Filter Operation

• 当输入为多通道时：

  

4. 填充 Padding

• 用0来填充边缘，以便于卷积(滤波)操作

• 

  

5. 感受野 Receptive Field

6. 最大池化 MaxPooling

7. CNN结构 CNN Architecture

• 一般为 卷积层/池化层 → \rightarrow → Flatten → \rightarrow → 全连接层

  

8. 微调 Fine-Tuning

• 用已经在其他数据集上训练好的模型，只修改训练最后的全连接层即可