CNN 通过上面的动态图片可以很好的理解卷积的过程。图中绿色的大矩阵是我们的输入，黄色的小矩阵是卷积核（kernel，filter），旁边的小矩阵是卷积后的输入，通常称为feature map。 从动态图中，我们可以很明白的看出卷积实际上就是加权叠加。 同时，从这个动态图可以很明显的看出，输出 ...

一、卷积网络基本概念 作用： 也可以称作为滤波器，是消除噪声(在图像上是指引起较强视觉效果的孤立像素点或像素块)，提取主要研究对象。 优点： 参数共享 利用BP自动学习权重特征 缺点： 需要大量的有监督数据 特征： 较浅的卷积层感受野较小，学习到一些局部区域的特征。较深的卷积层 ...

卷积 Convolution 卷积核也称为滤波器filter。滤波器大小为，其中为深度，和输入feature map的channel数相同。每一层的filter数量和输出channel数相同。输入的每个channel和对应深度的卷结核进行卷积，然后加和，组成输出的一个 ...

卷积（多---->1 的映射） 本质：在对输入做9--->1的映射关系时，保持了输出相对于input中的位置性关系 对核矩阵做以下变形：卷积核的滑动步骤变成了卷积核矩阵的扩增 卷积的矩阵乘法变成以下形式：核矩阵重排，输入featuremap变形为向量 反卷积 ...

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 ...

卷积层尺寸的计算原理 输入矩阵格式：四个维度，依次为：样本数、图像高度、图像宽度、图像通道数 输出矩阵格式：与输出矩阵的维度顺序和含义 ...

参考：https://blog.csdn.net/fu6543210/article/details/80407911 https://blog.csdn.net/fu6543210/article/details/80408704 什么是反卷积 反卷积的数学含义，通过反卷积可以将通过卷积 ...

声明： 1. 我和每一个应该看这篇博文的人一样，都是初学者，都是小菜鸟，我发布博文只是希望加深学习印象并与大家讨论。 2. 我不确定的地方用了“应该”二字 首先，通俗说一下，CNN的存在是为了解决两个主要问题： 1. 权值太多。这个随便一篇博文都能解释 2. 语义理解。全连接网络结构处理 ...