李永乐老师卷积神经网络
https://www.youtube.com/watch?v=AFlIM0jSI9I
卷积过程
卷积核表示图像特征,比如一个右下的线条。
卷积核在图像上移动,做运算,就会得图像的特征图(粉色的。有右下线条的地方数字会特别大。
卷积核的维度和数目
也有竖着的卷积核,左下线条的卷积核。不过有几个卷积核(channel)就生成几个特征图。几张特征图挪一块就变成一个三维立体的图形。比如一个平面图,经过R,G,B3个卷积核,就生成一个3层的特征图。
在上图中输入的图像是100*100*3.可以看成一个三维的图(3个一维图的叠加。卷积核的长和宽自己设定,比如 3*3。深度为当前层图像的个数(channe)。
所以黄色的卷积核可以设置为3*3*3。每个卷积核都是三维的。
卷积核维度: n*n*当前层数的图像数(channel)
由于设置了4个卷积核,所以最后输出了4张特征图。
池化
池化简化了特征图,max pooling就是,每四个小格子选最大的数字来代替。
激活
将池化后的图经过激活函数。比如sigmoid。
多次卷积
1.原图像是(28*28*1)。 卷积核维度是(5*5*1),有n1个卷积核。卷积后有n1张特征图,所以特征图维度(24*24*n1)。池化后(12*12*n1)。
2.将池化后的(12*12*n1)作为第二层的输入。卷积核维度(5*5*n1),有n2个卷积核。卷积后有n2张特征图,特征图维度(8*8*n2)。池化后(4*4*n2)。
接下来就是两个全连接层。
卷积核和参数一般自动调整达到最优。
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