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卷积神经网络札记

www.MyException.Cn  网友分享于:2013-08-22  浏览:0次
卷积神经网络笔记

 

卷积神经网络系统结构

PS:在池化层和全链接层之间可以加入多个卷积、激活、池化层

 

 

 

1、CONV:卷积层,用卷积核对输入图像进行卷积处理

 

2、RELU:激活层,将负值归零

3、池化层:有损压缩,减小图片尺寸

   输入带标签的训练数据之后,卷积神经网络会根据输出与训练标签的误差反向调整自身的参数(卷积核和全连接层的W矩阵),因此卷积神经网络能够记录每一个输入图片的特征,在训练完毕后,输入一副类似的图片,卷积神经网络就能够识别了

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