1.什么是感受野？ 卷积神经网络 各输出层每个像素点在原始图像上的映射区域大小 下图是感受野示意图 如果对这个5x5的原始输入图片，用黄色的3x3卷积核作用，会输出一个3x3的输出特征图，这个输出特征图上的每个像素点映射到原始的图片是3x3的区域 ...

分类任务 CNN对于常见的分类任务，基本是一个鲁棒且有效的方法。例如，做物体分类的话，入门级别的做法就是利用caffe提供的alexnet的模型，然后把输出的全连接层稍稍修改称为自己想要的类别数，然后再根据实际需要修改网络模型（通常是瘦身）。下面记录几个point。 关于crop 一般在训练 ...

每个卷积核具有长、宽、深三个维度。 卷积核的长、宽都是人为指定的，长X宽也被称为卷积核的尺寸，常用的尺寸为3X3，5X5等；卷积核的深度与当前图像的深度（feather map的张数）相同，所以指定卷积核时，只需指定其长和宽两个参数。 例如，在原始图像层 （输入层），如果图像是灰度图像 ...

构建了最简单的网络之后，是时候再加上卷积和池化了。这篇，虽然我还没开始构思，但我知道，一 ...

卷积神经网络是在BP神经网络的改进，与BP类似，都采用了前向传播计算输出值，反向传播调整权重和偏置；CNN与标准的BP最大的不同是：CNN中相邻层之间的神经单元并不是全连接，而是部分连接，也就是某个神经单元的感知区域来自于上层的部分神经单元，而不是像BP那样与所有的神经单元相连接。CNN ...

常规的神经网络连接结构如下  当网络训练完成, 在推导的时候为了加速运算, 通常将卷积层和 batch-norm 层融合, 原理如下 \[\begin{align*} y_{conv} &= w \cdot x + b \\ y_{bn} &= \gamma ...

1. 卷积层（Convolution Layer）：由若干个卷积核f（filter）和偏移值b组成，（这里的卷积核相当于权值矩阵），卷积核与输入图片进行点积和累加可以得到一张feature map。 卷积层的特征： （1）网络局部连接：卷积核每一次仅作用于图片的局部 （2）卷积核权值共享 ...

值得再度好多遍：https://www.cnblogs.com/wj-1314/p/9593364.html 摘抄自‘ 战争热诚’ 的博文 权值共享： 下图左：如果我们有1000x1000像素的图像，有1百万个隐层神经元，那么他们全连接的话（每个隐层神经元都连接图像的每一个 ...