卷积神经网络——学习笔记

卷积

作用：

• 降低一点点维度
• 通过不同的卷积核提取不同的特征

卷积核：提取特征

一个卷积核提取一种特征

假设3*3的卷积核，每个卷积核9个参数

卷积核内的参数由训练所得。固定的

权值共享：每一次滑窗所使用的卷积核都是相同的。

 

卷积主要是用来提取特征，降维的作用不是很明显。

 

卷积核：3×3，5×5，7×7

3×3局部感受野更小，提取特征更精细。7×7则更适合提取大尺度特征。

1×1卷积核：降维、升维。对多频道信息的拆分和重组。

1×1×10/3的卷积核，处理7×7×5的特征图。降维时，是对5个频道的线性组合。

池化

作用：

• 进一步降低维数
• 降低了可能过拟合的风险

 

FC/Dense