小白CNN入门指导

  • 这几天一直在小白入门学习卷积层以准备组会,以下是我自学理解内容,若有错误的地方请各位评论指出

数学部分 一 卷积层

\[输入 32*32*3 (input neurons)
\]
\[\downarrow
\]
\[过滤器5*5*3(fitter)/神经元/核 \downarrow 会覆盖784个不同的位置
\]
\[\downarrow
\]
\[ \left.
\begin{matrix}
卷积运算 \\
计算点积(5*5*3的过滤器),相加(共75个)得到值
\end{matrix}
\right\}\Longrightarrow28*28*1(first\ hidden\ layer) \longrightarrow 28*28*2(激活(计算高数值)映射(acttion\ map)/特征映射(feature\ map))
\Longrightarrow 卷积层的输出
\]

补充:

对“激活的深度越大输入32x32x (input neuron5)对输入内容的了解越的”这句话的理解?

  • 局部连接:“卷积”代替全传播
  • 权重共享:卷积核对于同一层神经元是相同的,所以,一个卷积核只捕捉一种特定的局部特征,提取多个特征需要多个卷积核

高层次角度

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