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麦子学院_cudnn_经典卷积网络 lenet5,alexnet, vgg, _中国AI数据
作者:CNAI / 2019-11-28 / 浏览次数:1

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相关性。换句话说,m层中隐藏单元的输入来自m-1层中单元的子集,这些单元具有空间上相邻的接收场。我们可以用图形说明如下: 假设m-1层是输入视网膜。在上图中,m层的单位在输入视网膜中具有宽度为3的感受野,因此仅连接到视网膜层中的3个相邻神经元。M+1层的单元与下面的层具有类似的连接性。我们说,它们相对于下面的层的感受野也是3,但是它们相对于输入的感受野更大(5)。每一个单位对视网膜感受野以外的变化都没有反应。因此,该架构确保所学习的“滤波器”对空间上的本地输入模式产生最强的响应。 然而,如上所示,堆叠许多这样的层导致(非线性)“滤波器”变得越来越“全局”(即响应于像素空间的更大区域)。例如,隐藏层m+1中的单元可以编码宽度为5的非线性特征(以像素空间为单位)。 6.3共享权重 此外,在cnns中,每个过滤器hi都会复制到整个视野中。这些复制单元共享相同的参数化(权重向量和偏差)并形成一个特征映射。 在上图中,我们显示了属于同一个特征映射的3个隐藏单元。相同颜色的权重被共享,并被约束为相同。梯度下降仍然可以用来学习这样的共享参数,只需对原始算法做一点小的改动。共享权重的梯度只是
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