卷積神經網絡示例（ 卷積層、池化層、全連接層）
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 ...
原文：如何將卷積神經網絡中的全連接層變成卷積層
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 ，連接此卷積層的全連接層為 相當於全連接網絡有 個神經元 。相當於一個全鏈接網絡的輸入層有 個輸入神經元，下一層有 個神經元。如果 ...
2019-04-25 16:22 0 2692 推薦指數：
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