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深度之眼（二十八）——神经网络基础知识（三）-卷积神经网络

news 文章来源：https://blog.csdn.net/m0_52592798/article/details/140059982 2024/7/4 5:29:08

文章目录

  • 一、前言
  • 二、卷积操作
    • 2.1 填充（padding）
    • 2.2 步长
    • 2.3 输出特征图尺寸计算
    • 2.4 多通道卷积
  • 三、池化操作
  • 四、Lenet-5及CNN结构进化史
    • 4.1 Lenet-5

一、前言

在这里插入图片描述
卷积神经网络–AlexNet(最牛)-2012
Lenet-5-大规模商用（1989）

二、卷积操作

1.特征具有局部性：卷积核每次仅连接KK区域，KK是卷积核尺寸
2.特征可能出现在任何位置：卷积核参数重复使用（参数共享），在图像上滑动
在这里插入图片描述
卷积核（就有点像权重矩阵）
卷积核：具可学习参数的算子，用于对输入图像进行特征提取，输出通常称特征图(feature maps)

2.1 填充（padding）

在这里插入图片描述
分辨率不变
弥补边界丢失

2.2 步长

滑动距离
在这里插入图片描述

2.3 输出特征图尺寸计算

F_in是输入特征图的长度
k：卷积核的长度
p：填充（单行长度）
s：步长
在这里插入图片描述

2.4 多通道卷积

卷积核：高、宽、输入的通道数量、输出个数（4维）
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
卷积核是3-D张量，但是计算还是2-D卷积（视频处理中，会用到3-D卷积-有时间概念）

三、池化操作

下采样图像，不会改变图像目标：降低计算量，减少特征冗余
在这里插入图片描述
很少用池化了，因为降低分辨率，可以用设置步长。

四、Lenet-5及CNN结构进化史

4.1 Lenet-5

卷积池化的堆叠
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

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自学python如何成为大佬(目录):https://blog.csdn.net/weixin_67859959/article/details/139049996?spm1001.2014.3001.5501 在前面介绍了序列中的列表、元组、字典和集合的应用&#xff0c;下面通过表2对这几个数据序列进行比较。 表2 列表、元组、字典和集合的区别 数 据…...

编程日记 2024/7/3 17:03:14

前端大文件上传

首先&#xff0c;我们需要使用Blob对象的 slice 方法将文件切分成多个切片。 const CHUNK_SIZE 1024 * 1024; // 我们选择1MB作为每个切片的大小 let file document.getElementById("upload").files[0]; // 得到所选文件 let totalSize file.size; let chunks […...

编程日记 2024/7/4 2:29:14