摘要：
CNN学习笔记：池化层 池化 池化（Pooling）是卷积神经网络中另一个重要的概念，它实际上是一种形式的降采样。有多种不同形式的非线性池化函数，而其中“最大池化（Max pooling）”是最为常见的。它是将输入的图像划分为若干个矩形区域，对每个子区域输出最大值。直觉上，这种机制能够有效地原因在于 阅读全文
posted @ 2019-02-08 20:23
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CNN学习笔记：卷积运算 边缘检测 卷积 卷积是一种有效提取图片特征的方法。一般用一个正方形卷积核，遍历图片上的每一个像素点。图片与卷积核重合区域内相对应的每一个像素值乘卷积核 、内相对应点的权重，然后求和，再加上偏置后，最后得到输出图片中的一个像素值。 卷积操作的作用 卷积是一种局部操作，通过一定 阅读全文
posted @ 2019-02-08 16:11
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CNN学习笔记：激活函数 激活函数 激活函数又称非线性映射，顾名思义，激活函数的引入是为了增加整个网络的表达能力（即非线性）。若干线性操作层的堆叠仍然只能起到线性映射的作用，无法形成复杂的函数。常用的函数有sigmoid、双曲正切、线性修正单元函数等等。 使用一个神经网络时，需要决定使用哪种激活函数 阅读全文
posted @ 2019-02-08 11:04
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