卷積神經網絡-吳恩達深度學習課程第四課
時間：2021/02/16 一.卷積神經網絡 1.1 計算機視覺 卷積神經網絡一般應用於計算機視覺領域，由於有的時候圖片的像素點很多，導致神經網絡輸入特征值的維數很多。 1.2 邊緣檢測示例 如下圖所示，原圖是一個6*6*1的矩陣，卷積核是一個 ...
原文：吳恩達《深度學習》第四門課（1）卷積神經網絡
. 計算機視覺 計算機視覺的應用包括圖像分類 目標檢測 圖像分割 風格遷移等，下圖展示了風格遷移案例： 圖像的特征量非常之大，比如一個 通道的 的照片，其特征為 達到 萬，如果第一個隱藏層有 個單元那么W 有 億個參數，計算量不僅大，而且由於圖像樣本相對於特征實在是太少，導致很容易過擬合，所以需要其他的方式來連接，即卷積。 . 邊緣檢測示例 卷積運算是輸入圖像與過濾器 也叫核 進行的運算，得到輸 ...
2018-07-15 22:03 4 1624 推薦指數：
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