为什么CNN需要固定输入图像的尺寸
全连接层的输入是固定大小的，如果输入向量的维数不固定，那么全连接的权值参数的量也是不固定的，就会造成网络的动态变化，无法实现参数训练目的。 全连接层的计算其实相当于输入的特征图数据矩阵和全连接层权值矩阵进行内积，在配置一个网络时，全连接层的参数维度是固定的，所以两个矩阵要能够进行 ...
原文：瞎谈CNN：通过优化求解输入图像
本文同步自我的知乎专栏： From Beijing with Love 机器学习和优化问题 很多机器学习方法可以归结为优化问题，对于一个参数模型，比如神经网络，用来表示的话，训练模型其实就是下面的参数优化问题： 其中L是loss function，比如神经网络中分类常用的cross entropy。 CNN学到了什么 特征 Representation 。把原始图像看做一个维度是像素 通道的向量， ...
2017-03-11 08:52 0 1560 推荐指数：
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