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深度学习入门课程 感受卷积神经网络的强大_林应_hessian_中国AI数据
作者:CNAI / 2019-11-29 / 浏览次数:1

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的术语,卷积网络能很好地适应图像的平 移不变性:例如稍稍移动一幅猫的图像,它仍然是一幅猫的图像60。 因为这个原因,我们有时候把从输入层到隐藏层的映射称为一个特征映射。我们把定义特征 映射的权重称为共享权重。我们把以这种方式定义特征映射的偏置称为共享偏置。共享权重和 偏置经常被称为一个卷积核或者滤波器。在文献中,人们有时以稍微不同的方式使用这些术语 对此我不打算去严格区分;稍后我们会看一些具体的例子。 目前我描述的网络结构只能检测一种局部特征的类型。为了完成图像识别我们需要超过一个 的特征映射。所以一个完整的卷积层由几个不同的特征映射组成: 28 × 28 input neurons 3 × 24 × 24 neurons 在这个例子中,有 3 个特征映射。每个特征映射定义为一个 5 × 5 共享权重和单个共享偏置 的集合。其结果是网络能够检测 3 种不同的特征,每个特征都在整个图像中可检测。 为了让上面的图示简单些,我仅仅展示了 3 个特征映射。然而,在实践中卷积网络可能使用 很多(也许多得多)的特征映射。一种早期的识别MNIST数字的卷积网络,LeNet-5,使用6个 特
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