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卷积神经网络(Convolutional Neural Network):属于分类器的一种,用神经网络从数据中训练参数,提取特征,卷积核尺寸事先确定,随机初始化,经过反馈调节,训练处不同的卷积核。
卷积层 (Convolutional Layer):通过对上一层进行卷积操作,得到的下一层。
池化层(Subsampling Layer):通过对上一层进行池化操作,得到的下一层。
卷积神经网络格式:输入层->[[卷积层+激活函数]*M+池化层*N]*K->全连接层*L->输出层
卷积:局部特征提取,局部数据的加权平均;
卷积核:随机初始化,通过训练调节参数
参数数量:卷积核大小*卷积范围+偏置
池化:降低维度,保留图像的特征,一般维数为2*2
卷积可以看做步长为1,池化可以看做步长为2,
局部卷积,共享权值
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原文地址:http://www.cnblogs.com/blueprintf/p/5625404.html