转自 https://blog.csdn.net/sscc_learning/article/details/79814146 ...

神经网络中的不变性 原文：https://blog.csdn.net/voxel_grid/article/details/79275637 　　个人认为cnn中 ...

　　dropout是在训练神经网络模型时，样本数据过少，防止过拟合而采用的trick。那它是怎么做到防止过拟合的呢？ 　　首先，想象我们现在只训练一个特定的网络，当迭代次数增多的时候，可能出现网络对训练集拟合的很好（在训练集上loss很小），但是对验证集的拟合程度很差的情况 ...

【参考知乎专栏】 ...

卷积操作是使用一个二维卷积核在在批处理的图片中进行扫描，具体的操作是在每一张图片上采用合适的窗口大小在图片的每一个通道上进行扫描。 权衡因素：在不同的通道和不同的卷积核之间进行权衡 在tensorflow中的函数为例： conv2d: 任意的卷积核，能同时在不同的通道上面进行卷积操作 ...

本文摘自看完还不懂卷积神经网络“感受野”？那你来找我 作者：程序_小白链接：https://www.jianshu.com/p/9305d31962d8 一、到底什么是“感受野”（接受野Receptive Field） 感受野是一个神经元对原始图像的连接 ...

在深度学习的算法学习中，都会提到 channels 这个概念。在一般的深度学习框架的 conv2d 中，如 tensorflow 、mxnet ，channels 都是必填的一个参数。 channels 该如何理解？先看一看不同框架中的解释文档。 首先，是 tensorflow 中给出 ...

自今年七月份以来，一直在实验室负责卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN），期间配置和使用过theano和cuda-convnet、cuda-convnet2。为了增进CNN的理解和使用，特写此博文，以其与人交流，互有增益。正文之前，先说几点自己对于CNN ...