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斯坦福大学_拟合优度检验_caffe安装教程_中国AI数据
作者:CNAI / 2019-11-28 / 浏览次数:1

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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
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