轉自 https://blog.csdn.net/sscc_learning/article/details/79814146 ...

神經網絡中的不變性 原文：https://blog.csdn.net/voxel_grid/article/details/79275637 　　個人認為cnn中 ...

　　dropout是在訓練神經網絡模型時，樣本數據過少，防止過擬合而采用的trick。那它是怎么做到防止過擬合的呢？ 　　首先，想象我們現在只訓練一個特定的網絡，當迭代次數增多的時候，可能出現網絡對訓練集擬合的很好（在訓練集上loss很小），但是對驗證集的擬合程度很差的情況 ...

【參考知乎專欄】 ...

卷積操作是使用一個二維卷積核在在批處理的圖片中進行掃描，具體的操作是在每一張圖片上采用合適的窗口大小在圖片的每一個通道上進行掃描。 權衡因素：在不同的通道和不同的卷積核之間進行權衡 在tensorflow中的函數為例： conv2d: 任意的卷積核，能同時在不同的通道上面進行卷積操作 ...

本文摘自看完還不懂卷積神經網絡“感受野”？那你來找我 作者：程序_小白鏈接：https://www.jianshu.com/p/9305d31962d8 一、到底什么是“感受野”（接受野Receptive Field） 感受野是一個神經元對原始圖像的連接 ...

在深度學習的算法學習中，都會提到 channels 這個概念。在一般的深度學習框架的 conv2d 中，如 tensorflow 、mxnet ，channels 都是必填的一個參數。 channels 該如何理解？先看一看不同框架中的解釋文檔。 首先，是 tensorflow 中給出 ...

自今年七月份以來，一直在實驗室負責卷積神經網絡（Convolutional Neural Network，CNN），期間配置和使用過theano和cuda-convnet、cuda-convnet2。為了增進CNN的理解和使用，特寫此博文，以其與人交流，互有增益。正文之前，先說幾點自己對於CNN ...