斯坦福大学_拟合优度检验_caffe安装教程_中国AI数据

共享参数的梯度之和。 以这种方式复制单元允许检测特征，而不管它们在视野中的位置如何。此外，权重共享通过大大减少学习的自由参数的数量来提高学习效率。模型上的约束条件使cnns在视觉问题上具有更好的泛化能力。 6.4细节和符号 通过在整个图像的子区域中重复应用一个函数，换句话说，通过将输入图像与线性滤波器卷积，添加偏置项，然后应用非线性函数，来获得特征映射。如果我们将给定层的第k个特征映射表示为hk，其滤波器由权重wk和偏置bk确定，则获得如下特征映射hk（对于tanh非线性）： hj=tanh（（wk*x）j+bk）。 注：回想一下id信号卷积的定义。o[n]=f[n]*g[n]= =f[u]g[n-u]==f[n-u]g[u]。 这可以扩展到2d，如下所示：o[m，n]=f[m，n]*g[m，n]=u = v=f[u，v]g[m- u，n- v]。 为了形成更丰富的数据表示，每个隐藏层由多个特征映射{h（k），k=0..k}组成。隐藏层的权重w可以用4d张量表示，其中包含目标特征图、源特征图、源垂直位置和源水平位置的每个组合的元素。偏差b可以表示为一个向量，每个目标特