深度学习图像基础篇-pytorch

深度学习基础知识

图像基础

CCD芯片曝光后将自然界的光信息转化为栅格图像

数据操作

卷积——convolution

input: 1 x 28 x 28
|
conv 4 x size ( 5 , 5 )
|
output: 4 x 24 x 24

pytorch:
torch.nn.Conv2d(in_channels，out_channel,kernel_size,stride,padding,bias)

作用：获取高维抽象特征，减少优化参数

池化——pooling

会改变图像大小，无法改变图像的通道数