卷积神经网络提取特征并用于SVM
目标是对UCI的手写数字数据集进行识别，样本数量大约是1600个。图片大小为16x16。要求必须使用SVM作为二分类的分类器。 本文重点是如何使用卷积神经网络(CNN)来提取手写数字图片特征，主要想看如何提取特征的请直接看源代码部分的94行左右，只要对tensorflow有一点了解就可以看 ...
原文：卷积神经网络到底如何提取特征的
记录一些网友写的博客或者帖子，供学习用，感谢 用文氏图来理解卷积神经网络如何决定提取哪些特征：https: blog.csdn.net kane csdn article details 为什么卷积能够提取图像的特征 看完此文应该能够给你一个答案：https: blog.csdn.net charleswangzi article details 浅析卷积神经网络为何能够进行特征提取：https: ...
2019-03-17 16:51 0 2072 推荐指数：
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最近复习了一下卷积神经网络，好久没看都搞忘了。 计算特征图的公式如下： 其中n表示原来图像的大小，p表示padding的大小，f表示filter的大小，s表示stride，计算完成之后向下取整，就可以了。这里记录一下这个公式，以免自己搞忘了。同时，还有一个容易搞忘的地方是，在图像 ...
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