CNN 通過上面的動態圖片可以很好的理解卷積的過程。圖中綠色的大矩陣是我們的輸入，黃色的小矩陣是卷積核（kernel，filter），旁邊的小矩陣是卷積后的輸入，通常稱為feature map。 從動態圖中，我們可以很明白的看出卷積實際上就是加權疊加。 同時，從這個動態圖可以很明顯的看出，輸出 ...

一、卷積網絡基本概念 作用： 也可以稱作為濾波器，是消除噪聲(在圖像上是指引起較強視覺效果的孤立像素點或像素塊)，提取主要研究對象。 優點： 參數共享 利用BP自動學習權重特征 缺點： 需要大量的有監督數據 特征： 較淺的卷積層感受野較小，學習到一些局部區域的特征。較深的卷積層 ...

卷積 Convolution 卷積核也稱為濾波器filter。濾波器大小為，其中為深度，和輸入feature map的channel數相同。每一層的filter數量和輸出channel數相同。輸入的每個channel和對應深度的卷結核進行卷積，然后加和，組成輸出的一個 ...

卷積（多---->1 的映射） 本質：在對輸入做9--->1的映射關系時，保持了輸出相對於input中的位置性關系 對核矩陣做以下變形：卷積核的滑動步驟變成了卷積核矩陣的擴增 卷積的矩陣乘法變成以下形式：核矩陣重排，輸入featuremap變形為向量 反卷積 ...

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 ...

卷積層尺寸的計算原理 輸入矩陣格式：四個維度，依次為：樣本數、圖像高度、圖像寬度、圖像通道數 輸出矩陣格式：與輸出矩陣的維度順序和含義 ...

參考：https://blog.csdn.net/fu6543210/article/details/80407911 https://blog.csdn.net/fu6543210/article/details/80408704 什么是反卷積 反卷積的數學含義，通過反卷積可以將通過卷積 ...

聲明： 1. 我和每一個應該看這篇博文的人一樣，都是初學者，都是小菜鳥，我發布博文只是希望加深學習印象並與大家討論。 2. 我不確定的地方用了“應該”二字 首先，通俗說一下，CNN的存在是為了解決兩個主要問題： 1. 權值太多。這個隨便一篇博文都能解釋 2. 語義理解。全連接網絡結構處理 ...