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[神经网络]第1讲 卷积神经网络(CNN)

已有 1801 次阅读| 2019-11-9 14:41 |个人分类:Principles of Artificial Neural Networks|系统分类:人工智能

卷积神经网络 


r  传统CNN架构

    卷积神经网络又称CNN,是一种特殊类型的神经网络,一般由以下几层组成:

    卷积层和池化层可以根据下一节描述的方法进行超参数微调。


各层类型

r  卷积层(CONV

     当卷积层(CONV)扫描输入I的外形尺寸时,该层使用能执行卷积操作的过滤器,它的超参数包括滤波器的大小F和步长S。由此产生的输出称为特征图(feature map)或激活图(activation map)。

      备注:卷积步骤可以推广到一维情况和三维情况。


r  池化层(POOL

   池化层(POOL)是一个向下采样操作,通常在卷积层之后应用,它做一些空间不变性。池化特殊类型max池化和average池化是分别取最大值和平均值。




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