CNN基本原理
经典CNN

卷积神经网络基本原理

卷积神经网络的基本结构大致包括：卷积层、激活函数、池化层、全连接层、输出层等。

卷积层

二维卷积运算：给定二维的图像I作为输入，二维卷积核K，卷积运算可表示为 S ( i , j ) = ( I ∗ K ) ( i , j ) = ∑ m ∑ n I ( i − m , j − n ) K ( m , n ) S(i, j)=(I * K)(i, j)=\sum_{m} \sum_{n} I(i-m, j-n) K(m, n) S(i,j)=(I∗K)(i,j)=∑m∑nI(i−m,j−n)K(m,n)，卷积核需要进行上下翻转和左右反转
S ( i , j ) = sum ⁡ ( I ( i − 2 , j − 2 ) I ( i − 2 , j − 1 ) I ( i − 2 , j ) I ( i − 1 , j − 2 ) I ( i − 1 , j − 1 ) I ( i − 1 , j ) I ( i , j − 2 ) I ( i , j − 1 ) I ( i , j ) ] . ∗ [ K ( 2 , 2 ) K ( 2 , 1 ) K ( 2 , 0 ) K ( 1 , 2 ) K ( 1 , 1 ) K ( 1 , 0 ) K ( 0 , 2 ) K ( 0 , 1 ) K ( 0 , 0 ) ] ) \left.S(i, j)=\operatorname{sum}\left(\begin{array}{ccc}I(i-2, j-2) & I(i-2, j-1) & I(i-2, j) \\ I(i-1, j-2) & I(i-1, j-1) & I(i-1, j) \\ I(i, j-2) & I(i, j-1) & I(i, j)\end{array}\right] . *\left[\begin{array}{rll}K(2,2) & K(2,1) & K(2,0) \\ K(1,2) & K(1,1) & K(1,0) \\ K(0,2) & K(0,1) & K(0,0)\end{array}\right]\right) S(i,j)=sum⎝⎛I(i−2,j−2)I(i−1,j−2)I(i,j−2)I(i−2,j−1)I(i−1,j−1)I(i,j−1)I(i−2,j)I(i−1,j)I(i,j)⎦⎤.∗⎣⎡K(2,2)K(1,2)K(0,2)K(2,1)K(1,1)K(0,1)K(2,0)K(1,0)K(0,0)⎦⎤⎠⎞
卷积实际上就是互相关

卷积的步长(stride)：卷积核移动的步长

卷积的模式：Full**,** Same和Valid

数据填充：如果我们有一个

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