代碼來源：https://github.com/eriklindernoren/ML-From-Scratch 卷積神經網絡中卷積層Conv2D（帶stride、padding）的具體實現：https://www.cnblogs.com/xiximayou/p/12706576.html ...

記錄一些網友寫的博客或者帖子，供學習用，感謝！ 用文氏圖來理解卷積神經網絡如何決定提取哪些特征：https://blog.csdn.net/kane7csdn/article/details/84890592 為什么卷積能夠提取圖像的特征？看完此文應該能夠給你一個答案：https ...

卷積神經網絡CNN（YannLecun，1998年）通過構建多層的卷積層自動提取圖像上的特征，一般來說，排在前邊較淺的卷積層采用較小的感知域，可以學習到圖像的一些局部的特征（如紋理特征），排在后邊較深的卷積層采用較大的感知域，可以學習到更加抽象的特征（如物體大小，位置和方向信息等）。CNN ...

卷積由feature map到全連接層的設置節點個數也為一個超參數，可以進行設置；同時，這個過程也可以看作是一個卷積的過程。 全連接層實際就是卷積核大小為上層特征大小的卷積運算，一個卷積核卷積后的結果為一個節點，就對應全連接層的一個神經元。假設： 最后一個卷積層的輸出為7×7×512，連接此卷積 ...

1 池化層（Pooling layers） 除了卷積層，卷積網絡也經常使用池化層來縮減模型的大小，提高計算速度，同時提高所提取特征的魯棒性。假如輸入是一個 4×4 矩陣，用到的池化類型是最大池化（max pooling），執行最大池化的樹池是一個 2×2 矩陣，即f=2，步幅是 2，即s ...

​卷積神經網絡這個詞，應該在你開始學習人工智能不久后就聽過了，那究竟什么叫卷積神經網絡，今天我們就聊一聊這個問題。 不用思考，左右兩張圖就是兩只可愛的小狗狗，但是兩張圖中小狗狗所處的位置是不同的，左側圖片小狗在圖片的左側，右側圖片小狗在圖片的右下方，這樣如果去用圖片特征識別出來的結果，兩張圖 ...

一、學習心得及問題 心得 趙亮:對於卷積神經網絡的定義有了初步的理解，卷積神經網絡在圖片分類、檢索、分割、檢測，人臉識別等領域有廣泛的應用。使用局部關聯、參數共享的方式解決了全連接網絡過擬合的缺點。同時也了解了卷積的具體含義，對AlexNet、ZFNet、VGG等典型的神經網絡結構有了初步 ...

在上篇中介紹的輸入層與隱含層的連接稱為全連接，如果輸入數據是小塊圖像，比如8×8，那這種方法是可行的，但是如果輸入圖像是96×96，假設隱含層神經元100個，那么就有一百萬個（96×96×100）參數需要學習，向前或向后傳播計算時計算時間也會慢很多。 　　解決這類問題的一種簡單 ...