使用CNN处理图片的理由

1、局部特征

台湾老李--卷积CNN

2、相同特征出现在不同区域

台湾老李--卷积CNN

3、对图片进行下采样

台湾老李--卷积CNN

台湾老李--卷积CNN

卷积:每个过滤器检测一个小图案,过滤器的参数是网络要学习的参数

台湾老李--卷积CNN台湾老李--卷积CNN

彩色图片过滤器是三层立体

台湾老李--卷积CNN

参数共享:图片每个局部区域内共享过滤器的参数

台湾老李--卷积CNN

池化:下采样减小图片尺寸

台湾老李--卷积CNN

平坦化

台湾老李--卷积CNN

各卷积层参数个数

台湾老李--卷积CNN

每个滤波器**程度的计算方式:121个数值求和

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