Max Pooling是什么 在卷積后還會有一個 pooling 的操作。 max pooling 的操作如下圖所示：整個圖片被不重疊的分割成若干個同樣大小的小塊（pooling size）。每個小塊內只取最大的數字，再舍棄其他節點后，保持原有的平面結構得出 output。 注意區分max ...

准備轉自：點擊打開鏈接 1.知乎上排名最高的解釋 首先選取知乎上對卷積物理意義解答排名最靠前的回答。 不推薦用“反轉/翻轉/反褶/對稱”等解釋卷積。好好的信號為什么要翻轉？導致學生難以理解卷積的物理意義。 這個其實非常簡單的概念，國內的大多數教材卻沒有講透。 直接看圖，不信看不懂 ...

1、什么是卷積：圖像中不同數據窗口的數據和卷積核（一個濾波矩陣）做內積的操作叫做卷積，該計算過程又稱為濾波（filter）,本質是提取圖像不同頻段的特征。 2、什么是卷積核：也稱為濾波器filter，帶着一組固定權重的神經元，通常是n*m二維的矩陣，n和m也是神經元的感受野。n*m矩陣中存 ...

一、兩個隨機變量的函數分布 卷積這個概念最早是在概率論兩個隨機變量函數分布中引入的 教科書上通常會給出定義，給出很多性質，也會用實例和圖形進行解釋，但究竟為什么要這么設計，這么計算，背后的意義是什么，往往語焉不詳。 我們的疑惑點在於卷積公式到底是怎么卷的，怎么積的？ 直接 ...

圖像大小與參數個數： 前面幾章都是針對小圖像塊處理的，這一章則是針對大圖像進行處理的。兩者在這的區別還是很明顯的，小圖像（如8*8，MINIST的28*28）可以采用全連接的方式（即輸入層和隱含層直 ...

1、池化層的作用 在卷積神經網絡中，卷積層之間往往會加上一個池化層。池化層可以非常有效地縮小參數矩陣的尺寸，從而減少最后全連層中的參數數量。使用池化層即可以加快計算速度也有防止過擬合的作用。 2、為什么max pooling要更常用？ 通常來講，max-pooling的效果更好 ...

看了很多反卷積和轉置卷積的文章，似乎還是一頭霧水，記錄下自己理解的過程～ 有人一句話總結：逆卷積相對於卷積在神經網絡結構的正向和反向傳播中做相反的運算。其實還是不是很理解。 反卷積（轉置卷積）通常用來兩個方面： 1. CNN可視化，通過反卷積將卷積得到的feature map還原到像素空間 ...

參考：打開鏈接 卷積： 就是這個圖啦，其中藍色部分是輸入的feature map，然后有3*3的卷積核在上面以步長為2的速度滑動，可以看到周圍還加里一圈padding，用更標准化的參數方式來描述這個過程： 二維的離散卷積(N=2) 方形的特征輸入(\(i_{1}=i_{2}=i\)) 方形 ...