4.1卷積神經網絡 覺得有用的話,歡迎一起討論相互學習~ 吳恩達老師課程原地址 1.6多通道卷積 原理 對於一個多通道的卷積操作，可以將卷積核設置為一個立方體，則其從左上角開始向右移動然后向下移動，這里設置Padding模式為VALID，步長為1. 注意 ...

4.2深度卷積網絡 覺得有用的話,歡迎一起討論相互學習~ 吳恩達老師課程原地址 2.9遷移學習 遷移學習的基礎知識已經介紹過，本篇博文將介紹提高的部分。 提高遷移學習的速度 可以將遷移學習模型凍結的部分看做為一個函數，因為每次都要使用這個凍結模型的輸出值來訓練 ...

一、前言 這篇卷積神經網絡是前面介紹的多層神經網絡的進一步深入，它將深度學習的思想引入到了神經網絡當中，通過卷積運算來由淺入深的提取圖像的不同層次的特征，而利用神經網絡的訓練過程讓整個網絡自動調節卷積核的參數，從而無監督的產生了最適合的分類特征。這個概括可能有點抽象，我盡量在下面描述細致一些 ...

先簡單理解一下卷積這個東西。 （以下轉自https://blog.csdn.net/bitcarmanlee/article/details/54729807 知乎是個好東西） 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 ...

的全部（全像素全連接）,並且只是簡單的映射，並沒有對物體進行抽象處理。 誰對誰錯呢？卷積神經網絡（C ...

卷積神經網絡 完整版：https://git.oschina.net/wjiang/Machine-Learning 卷積網絡簡介 卷積網絡（leCun，1989），也被稱為卷積神經網絡或CNN, 它是處理數據的一個特殊的神經網絡，它包含一個已知的類網格的拓撲結構。例子 ...

如果你要做一個計算機視覺應用，相比於從頭訓練權重，或者說從隨機初始化權重開始，如果你下載別人已經訓練好的網絡結構的權重，那么你的進展會相當快。用這個預訓練，然后轉換到你感興趣的任務上。 假如說你要建立一個貓的檢測器，用來檢測你自己的寵物貓，我們這里分類3個類別 ...

4.1卷積神經網絡 覺得有用的話,歡迎一起討論相互學習~ 吳恩達老師課程原地址 1.4Padding 一張\(6*6\)大小的圖片，使用\(3*3\)的卷積核設定步長為1，經過卷積操作后得到一個\(4*4\)的圖像。 特征圖大小公式 設定原始圖像大小 ...