卷积神经网络CNN的意义
一、选用卷积的原因 局部感知 简单来说，卷积核的大小一般小于输入图像的大小（如果等于则是全连接），因此卷积提取出的特征会更多地关注局部 —— 这很符合日常我们接触到的图像处理。而每个神经元其实没有必要对全局图像进行感知，只需要对局部进行感知，然后在更高层将局部的信息综合 ...
原文：卷积神经网络之卷积的物理意义
图像中的卷积，是离散的，这不同于我们数学中的卷积公式，数学中的卷积公式大部分都是连续的，但是也有离散的卷积公式，学过数字信号处理的应该都知道。这一点是我之前不明白的地方。 正如上图所示，大的方框表示原图像的像素，中间小的 的方框为卷积模板，最右边的方框是做完卷积之后的输出图像。 那么，为什么要对图像做卷积呢 卷积的物理意义是什么呢 经过查阅资料和听取课程，终于有些明白了为什么要对图像做卷积。 如 ...
2018-10-07 19:24 0 818 推荐指数：
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