為什么CNN需要固定輸入圖像的尺寸
全連接層的輸入是固定大小的，如果輸入向量的維數不固定，那么全連接的權值參數的量也是不固定的，就會造成網絡的動態變化，無法實現參數訓練目的。 全連接層的計算其實相當於輸入的特征圖數據矩陣和全連接層權值矩陣進行內積，在配置一個網絡時，全連接層的參數維度是固定的，所以兩個矩陣要能夠進行 ...
原文：瞎談CNN：通過優化求解輸入圖像
本文同步自我的知乎專欄： From Beijing with Love 機器學習和優化問題 很多機器學習方法可以歸結為優化問題，對於一個參數模型，比如神經網絡，用來表示的話，訓練模型其實就是下面的參數優化問題： 其中L是loss function，比如神經網絡中分類常用的cross entropy。 CNN學到了什么 特征 Representation 。把原始圖像看做一個維度是像素 通道的向量， ...
2017-03-11 08:52 0 1560 推薦指數：
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