卷积神经网络_（1）卷积层和池化层学习
卷积神经网络（CNN）由输入层、卷积层、激活函数、池化层、全连接层组成，即INPUT-CONV-RELU-POOL-FC (1)卷积层：用它来进行特征提取，如下： 输入图像是32*32*3，3是它的深度（即R、G、B），卷积层是一个5*5*3的filter(感受野)，这里注意：感受野的深度 ...
原文：卷积神经网络：卷积层和池化层
Mnist是针对小图像块处理的，这篇讲的是针对大图像进行处理的。两者在这的区别还是很明显的，小图像 如 ，MINIST的 可以采用全连接的方式 即输入层和隐含层直接相连 。但是大图像，这个将会变得很耗时：比如 的图像，若采用全连接方式，需要 个输入单元，然后如果要训练 个特征，只这一层就需要 个参数 W,b ，训练时间将是前面的几百或者上万倍。所以这里用到了部分联通网络。对于图像来说，每个隐含单元 ...
2017-05-09 14:52 2 9095 推荐指数：
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