卷积神经网络介绍（CNN）- 3 总结
卷积神经网络（CNN）卷积神经网络（CNN）是一种深度学习架构，广泛应用于图像处理、视觉识别等领域。它包括以下几个核心组成部分：INPUT（输入层）：接收原始图像数据，如32 32 3的RGB图像。CONV（卷积层）：使用卷积核提取图像特征。RELU（激活函数）：引入非线性因素，提高模型的表达能力。POOL（池化层）：压缩特征，降低维度。FC（全连接层）：将学到的“特征”映射到样本的标...
机器学习
2024-03-17 AM
卷积神经网络介绍（CNN）-2
The Pooling Step(池化)空间池化（也称为子采样或下采样）减少了每个特征图的维度，但保留了最重要的信息。空间池可以有不同的类型：Max、Average、Sum 等。在最大池化的情况下，我们定义一个空间邻域（例如，2×2 窗口）并从该窗口内的校正特征图中获取最大元素。我们也可以取该窗口中所有元素的平均值（平均池化）或总和，而不是取最大的元素。在实践中，最大池化已被证明效果更好。我...
机器学习
2024-03-17 AM
卷积神经网络介绍（CNN）-1
什么是卷积神经网络以及它们为何重要？卷积神经网络（ConvNet或CNN ）是神经网络的一类，已被证明在图像识别和分类等领域非常有效。除了为机器人和自动驾驶汽车的视觉提供动力之外，卷积网络还成功地识别了人脸、物体和交通标志。LeNet 架构（20 世纪 90 年代）LeNet 是最早的卷积神经网络之一，有助于推动深度学习领域的发展。Yann LeCun 的这项开创性工作 自 1988 年以来...
机器学习
2024-03-17 AM
