img { border: 2px solid rgba(232, 232, 232, 1) } 这篇文章的标题比较奇怪，网上可能很少类似专门介绍神经网络的输入输出相关文章。在我实际工作和学习过程中，发现很有必要对神经网络的输入和输出做一个比较全面地介绍。跟之前博客一样，本篇文章不会出现相关代码 ...

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 ...

　　卷积神经网络与普通神经网络的区别在于，卷积神经网络包含多个由卷积层和池化层构成的特征抽取器。在卷积神经网络的卷积层中，一个神经元只与部分邻层神经元连接。在CNN的一个卷积层中，通常包含若干个特征平面(featureMap)，每个特征平面由一些矩形排列的的神经元组成，同一特征平面的神经元共享权值 ...

先简单理解一下卷积这个东西。 （以下转自https://blog.csdn.net/bitcarmanlee/article/details/54729807 知乎是个好东西） 1.知乎上排名最高的解释 首先选取知乎上对卷积物理意义解答排名最靠前的回答。 不推荐用“反转/翻转/反褶/对称 ...

的全部（全像素全连接）,并且只是简单的映射，并没有对物体进行抽象处理。 谁对谁错呢？卷积神经网络（C ...

​卷积神经网络这个词，应该在你开始学习人工智能不久后就听过了，那究竟什么叫卷积神经网络，今天我们就聊一聊这个问题。 不用思考，左右两张图就是两只可爱的小狗狗，但是两张图中小狗狗所处的位置是不同的，左侧图片小狗在图片的左侧，右侧图片小狗在图片的右下方，这样如果去用图片特征识别出来的结果，两张图 ...

一、学习心得及问题 心得 赵亮:对于卷积神经网络的定义有了初步的理解，卷积神经网络在图片分类、检索、分割、检测，人脸识别等领域有广泛的应用。使用局部关联、参数共享的方式解决了全连接网络过拟合的缺点。同时也了解了卷积的具体含义，对AlexNet、ZFNet、VGG等典型的神经网络结构有了初步 ...

在上篇中介绍的输入层与隐含层的连接称为全连接，如果输入数据是小块图像，比如8×8，那这种方法是可行的，但是如果输入图像是96×96，假设隐含层神经元100个，那么就有一百万个（96×96×100）参数需要学习，向前或向后传播计算时计算时间也会慢很多。 　　解决这类问题的一种简单 ...